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1、数智创新数智创新 变革未来变革未来跨模态文本-图像联合建模1.多模态学习背景与进展1.文本-图像联合表征算法1.文本引导图像生成技术1.图像语义理解与生成1.跨模态检索与对比学习1.多模态知识图谱构建1.文本-图像交互式任务1.跨模态文本-图像应用场景Contents Page目录页 多模态学习背景与进展跨模跨模态态文本文本-图图像像联联合建模合建模多模态学习背景与进展多模态学习背景多模态文本-图像联合建模主题名称：多模态学习的基础1.多模态学习涉及从不同模式（如文本、视觉、音频）的数据中提取和整合信息。2.它旨在弥补单一模式学习的局限性，并增强模型在处理复杂任务时的鲁棒性和泛化能力。3.多模
2、态学习技术包括交叉模态注意力、多模态嵌入和联合优化。主题名称：文本-图像联合建模的挑战1.文本和图像之间的语义鸿沟，导致难以建立有效联系。2.不同数据集或任务的偏差，需要适应性强的模型。3.大规模数据需求，以训练用于联合建模的复杂模型。趋势和前沿多模态学习背景与进展主题名称：生成式多模态模型1.生成式对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE）等生成模型已用于合成文本或图像，丰富多模态数据集。2.这些模型可以增强模型的泛化能力，并促进跨模态特征学习。3.生成式多模态模型在图像编辑、视觉问答和创意内容生成等应用中显示出潜力。主题名称：多模态预训练模型1.大规模预训练模型，如BERT和CLIP，已
3、扩展到处理各种模态，包括文本、图像和音频。2.这些模型通过在无监督环境中学习跨模态表示，增强了多模态建模的能力。3.多模态预训练模型在自然语言处理、图像分类和跨模态检索等任务上表现出卓越的性能。多模态学习背景与进展主题名称：图神经网络在多模态建模中的应用1.图神经网络（GNN）利用了文本和图像中的关系结构，增强了多模态建模。2.GNN可以捕获不同模态特征之间的依赖关系，促进知识图谱的构建和跨模态推理。3.图神经网络在社交媒体分析、医疗诊断和智能推荐系统中展示了广泛的应用。主题名称：多模态学习在真实世界应用1.多模态学习在自然语言处理、计算机视觉和信息检索等领域获得了广泛的应用。2.它促进了诸如
4、可视化问答、图像描述和情感分析等复杂任务的解决。文本-图像联合表征算法跨模跨模态态文本文本-图图像像联联合建模合建模文本-图像联合表征算法1.基于注意力机制：使用注意力机制对文本和图像特征进行加权融合，重点关注相关信息。2.基于多模态融合网络：设计专门的网络结构，将文本和图像特征融合到统一的表征空间中。3.基于对抗学习：训练生成器和判别器对文本和图像特征进行融合，生成真实且语义一致的表征。主题名称：特征对齐1.基于语义映射：通过学习语义映射关系，将文本和图像特征对齐到同一语义空间。2.基于注意力对齐：使用注意力机制识别文本和图像中对应的语义元素，进行特征对齐。3.基于空间转换：将文本和图像特征
5、变换到同一空间，方便直接比较和融合。文本-图像联合表征算法主题名称：文本和图像特征融合文本-图像联合表征算法主题名称：跨模态交互1.基于条件生成模型：以文本或图像为条件，生成互补的图像或文本，实现跨模态交互。2.基于图神经网络：构建文本和图像之间的图结构，利用图卷积网络进行跨模态交互。3.基于自监督学习：通过设计辅助任务，促进文本和图像之间的交互和表征学习。主题名称：表征学习策略1.对比学习：通过正负样本对比，学习区分语义相似的文本和图像对，提升表征质量。2.自编码学习：利用自编码器重构文本或图像信息，学习有意义的联合表征。3.知识蒸馏：利用预训练的文本或图像模型，通过知识蒸馏迁移知识到新的联
6、合表征模型中。文本-图像联合表征算法主题名称：多模态任务1.图像字幕生成：给定图像，生成与其语义相符的文本描述。2.视觉问答：基于文本问题，从图像中提取相关信息并回答问题。3.跨模态检索：使用文本或图像作为查询，检索相关的图像或文本。主题名称：应用领域1.计算机视觉：图像理解、目标检测、场景识别。2.自然语言处理：机器翻译、文本摘要、信息提取。文本引导图像生成技术跨模跨模态态文本文本-图图像像联联合建模合建模文本引导图像生成技术1.GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成图像，而判别器负责区分真实图像和生成图像。2.GAN通过对抗性训练，使生成器生成逼真的图像，同时让判别器无法区分真假。3.
7、GAN已广泛用于图像生成，包括人脸生成、纹理生成和风格迁移。主题名称：变分自编码器（VAE）1.VAE是一种概率图形模型，通过学习图像的潜在表示来生成图像。2.VAE由编码器和解码器组成，编码器将图像映射到潜在空间，而解码器将潜在代码解码为图像。3.VAE通过最大化变分下界来训练，鼓励生成器生成多样化的图像。主题名称：生成对抗网络（GAN）文本引导图像生成技术主题名称：扩散模型1.扩散模型通过添加噪声来逐步“去噪”图像，反向训练生成器从噪声图像中恢复原始图像。2.扩散模型与传统生成模型不同，不需要显式的判别器。3.扩散模型在生成高分辨率、逼真的图像方面表现出色，并且易于控制生成过程。主题名称：
8、文本到图像生成1.文本到图像生成模型将文本描述转换为图像。2.这些模型利用Transformer等架构来理解文本语义，并通过生成器模块生成相应的图像。3.文本到图像生成模型在创造性图像生成、插图和娱乐应用中具有潜力。文本引导图像生成技术主题名称：图像编辑和操作1.生成模型可用于图像编辑，例如图像增强、修复和风格化。2.通过输入特定编辑指令，用户可以操控生成模型生成修改后的图像。3.生成模型在创意内容制作、图像编辑和视觉效果方面开辟了新的可能性。主题名称：跨模态文本-图像对齐1.跨模态文本-图像对齐模型学习文本和图像之间的语义联系。2.这些模型可用于图像检索、图像标注和文本-图像相互增强。跨模态
9、检索与对比学习跨模跨模态态文本文本-图图像像联联合建模合建模跨模态检索与对比学习1.利用跨模态模型将文本和图像嵌入到一个共同语义空间中，使得文本查询可以检索相关图像，图像查询可以检索相关文本。2.训练模型通过最大化文本-图像配对的相似度，同时最小化无关配对的相似度，以捕获文本和图像之间的语义对应关系。3.采用哈希技术或其他快速索引方法，使检索过程高效且可扩展。对比学习1.利用正样本（相关文本-图像对）和负样本（无关文本-图像对），通过最大化正样本相似度和最小化负样本相似度来训练跨模态模型。2.对比损失函数迫使模型学习文本和图像之间的细微语义差异，增强模型的鲁棒性和泛化能力。3.采用基于能量的对
10、比学习方法，如InfoNCE、SimCLR，通过计算正负样本能量比值来最大化模型对于正样本的区分度。文本-图像检索 多模态知识图谱构建跨模跨模态态文本文本-图图像像联联合建模合建模多模态知识图谱构建多模态知识图谱构建方法1.文本-图像融合：通过关联文本和图像中的实体和概念，建立多模态知识图谱。这涉及跨模态对齐、信息抽取和知识融合技术。2.异构数据关联：综合文本、图像、视频和音频等不同模态的数据，以丰富知识图谱的内容。这需要异构数据表示、对齐和融合算法。3.知识推理和链接：运用逻辑推理规则和语言模型，从现有知识中生成新知识并链接到知识图谱中。这增强了知识图谱的覆盖范围和推理能力。多模态知识图谱评
11、估1.多模态查询支持：评估知识图谱支持不同模态（例如文本、图像、语音）查询和检索的能力。这包括查询质量、结果相关性和用户体验。2.知识完整性和准确性：评估知识图谱中知识的准确性、覆盖范围和一致性。这涉及与其他知识源进行比较和利用质量控制措施。3.推理能力：评估知识图谱执行基于规则或模型的推理的能力，以生成新知识和回答复杂查询。这涉及逻辑推理、机器学习和自然语言处理技术的评估。文本-图像交互式任务跨模跨模态态文本文本-图图像像联联合建模合建模文本-图像交互式任务文本-图像对齐1.通过学习文本和图像之间的语义相似性和空间对应关系，找出文本区域和图像部分之间的对齐关系，从而实现文本和图像的有效融合。
12、2.提出多模态注意力机制，利用文本和图像的局部和全局信息，提高对齐精度。3.采用可微分技术，使对齐模型可端到端训练，提升效率和鲁棒性。文本-图像检索1.构建联合嵌入空间，将文本和图像投影到统一的语义空间，实现跨模态相似性度量。2.提出多级图像-文本匹配策略，融合局部特征匹配和全局语义相似度，增强检索性能。3.采用排序学习方法，学习文本和图像之间的排序关系，提高检索效率和精度。文本-图像交互式任务文本-图像生成1.利用生成对抗网络（GAN）等生成模型，将文本描述转化为逼真的图像，实现跨模态内容生成。2.提出条件生成机制，以文本描述为条件，指导图像生成过程，保证图像与文本语义的一致性。3.探索多阶
13、段生成策略，逐层细化图像细节，提高生成图像的质量和保真度。文本-图像理解1.构建多模态知识图谱，将文本描述、图像内容、世界知识等信息关联起来，增强跨模态理解能力。2.提出基于图推理的方法，利用知识图谱中的语义关系，推导出文本和图像之间的隐含信息。3.采用深度学习技术，学习文本和图像之间的交互模式，提升跨模态理解的准确性和鲁棒性。文本-图像交互式任务文本-图像问答1.构建跨模态问答模型，将文本问题与图像内容联合表示，实现跨模态问题理解和回答生成。2.提出多模态注意力机制，动态选择与问题相关的文本和图像信息，提升回答生成质量。3.采用知识图谱辅助问答，利用图中的语义知识推理出答案，增强模型的知识推
14、理能力。文本-图像摘要1.提出多模态摘要模型，将文本描述和图像内容联合建模，生成简洁而全面的跨模态摘要。2.采用层次注意力机制，逐层提取文本和图像的重要信息，有效融合不同模态的信息。跨模态文本-图像应用场景跨模跨模态态文本文本-图图像像联联合建模合建模跨模态文本-图像应用场景主题名称：跨模态搜索1.利用跨模态模型关联文本和图像信息，实现更加精准的图像搜索。2.以文本查询图像，或以图像查询相关文本描述，拓宽了内容获取渠道。3.促进跨模态概念之间的关联，增强搜索结果的多样性和相关性。主题名称：视觉问答1.基于文本和图像联合建模，对视觉问题提供准确的答案。2.融合视觉信息和自然语言理解，提高对复杂问
15、题的理解和推理能力。3.扩展人机交互方式，为用户提供更加自然的提问体验。跨模态文本-图像应用场景主题名称：图像字幕生成1.自动生成具有语义意义和语法正确性的图像描述。2.理解图像内容，提取关键信息，并以流畅的语言组织成句子。3.辅助视觉障碍人群理解图像内容，提升内容无障碍性。主题名称：风格迁移1.将一种艺术风格的特征迁移到另一幅图像中，创造出具有独特视觉效果的图像。2.保留图像内容的结构和语义，同时赋予其目标风格的视觉特性。3.拓展图像创作的可能性，为艺术家和设计师提供创新的表达方式。跨模态文本-图像应用场景主题名称：情感识别1.利用文本和图像联合特征，识别图像中人物或场景的情感表达。2.结合语义和视觉信息，理解微妙的情感变化，提升情感感知能力。3.应用于社交媒体分析、人机交互等领域，增强情感层面的沟通和理解。主题名称：医疗诊断1.辅助医疗专业人员分析医学图像，提高诊断的准确性和效率。2.从图像和病历中提取相关信息，辅助判断病情和制定治疗方案。感谢聆听Thankyou数智创新数智创新 变革未来变革未来
