11 - 多模态学习

本模块涵盖视觉-语言、图像生成、语音识别与合成等多模态技术。

模块结构

11-multimodal-learning/
├── 01-vision-language/         # 视觉-语言模型
├── 02-image-generation/        # 图像生成
└── 03-audio-models/            # 音频模型

核心内容

01 - 视觉-语言模型

模型	功能	应用
CLIP	图文对比学习	零样本分类、图文检索
BLIP	图文理解与生成	图像描述、VQA
LLaVA	多模态对话	视觉问答、图像理解

CLIP核心思想：

• 对比学习：拉近匹配图文对，推远不匹配对
• 双塔架构：图像编码器 + 文本编码器
• 零样本迁移：无需微调即可分类

02 - 图像生成

技术	说明
VAE	变分自编码器，学习潜在空间
Diffusion	扩散模型，逐步去噪生成
Stable Diffusion	潜在空间扩散，高效生成
ControlNet	条件控制生成

扩散模型原理：

1. 前向过程：逐步添加噪声
2. 反向过程：学习去噪
3. 采样：从噪声生成图像

03 - 音频模型

模型	功能
Whisper	多语言语音识别
Tacotron	文本转语音
HiFi-GAN	声码器，波形生成

音频特征：

• STFT：短时傅里叶变换
• Mel频谱：人耳感知频率
• MFCC：梅尔频率倒谱系数

学习路线

CLIP基础 → BLIP/LLaVA → VAE → Diffusion → Stable Diffusion → Whisper → TTS

依赖库

diffusers>=0.20.0
timm>=0.9.0
librosa>=0.10.0
soundfile>=0.12.0