文章目录

  • 摘要
  • 解决问题
  • 算法
    • 模型结构
    • 通过frozen图像编码器学习视觉语言表征
      • 图像文本对比学习（ITC）
      • 基于图像文本生成（ITG）
      • 图文匹配（ITM）
    • 从大规模语言模型学习视觉到语言生成
    • 模型预训练
      • 预训练数据
      • 预训练图像编码器与LLM
      • 预训练设置
  • 实验
    • 引导零样本图像到文本生成
      • 零样本VQA
    • 图像描述
    • 视觉问答
    • 图像文本检索
  • 限制
  • 结论

论文： 《BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models》
github： https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2

摘要

训练大尺度视觉语言预训练模型成本比较高，BLIP-2，基于现有的图像编码器预训练模型，大规模语言模型进行预训练视觉语言模型；BLIP-2通过轻量级两阶段预训练模型Querying Transformer缩小模态之间gap，第一阶段从冻结图像编码器学习视觉语言表征，第二阶段基于冻结语言模型，进行视觉到语言生成学习；BLIP-2在各种视觉-语言模型达到SOTA。比如在zero-shot VQAv2上超越Flamingo80B 8.7%，也证明该模型可以根据自然语言指引进行zero-shot图像到文本生成。

解决问题

端到端训练视觉语言模型需要大尺度模型及大规模数据，该过程成本大，本文提出方法基于现有高质量视觉模型及语言大模型进行联合训练，为减少计算量及防止遗忘，作者对预训练模型进行frozen，为了将两任务对齐，作者提出Querying Transformer (Q- Former) 预训练，如图1，其将有用视觉特征传递至LLM输出目标文本。

BLIP-2优势如下：
1、高效利用frozen预训练视觉及语言模型；
2、由于大规模语言模型能力，BLIP-2可以根据提示进行zero-shot图像到文本生成；
3、由于使用frozen单模态预训练模型，BLIP-2与现有SOTA方案相比，计算更加高效；

算法

为了对齐视觉特征到LLM文本空间，作者提出Q-Former，进行两阶段预训练：
1、图像编码器frozen进行学习视觉语言表征；
2、使用frozen LLM进行学习视觉到文本生成；

模型结构

如图2，Q-Former包括两个贡共享self-attention层的transformer子模块：图像transformer（Q-Former左半部分）与frozen image encoder相互作用提取视觉特征；文本transformer（Q-Former右半部分）可作为文本编码器，也可作为文本解码器。
可学习query embedding作为图像transformer输入，通过self-attention层相互作用，通过cross-attention层与frozen图像特征相互作用，query同时通过self-attention层与文本相互作用。根据预训练任务，作者使用不同self-attention mask控制query-text之间交互；作者使用 B E R T b a s e BERT_{base}BERTbase​初始化Q-Former，cross-attention层进行随机初始化；

通过frozen图像编码器学习视觉语言表征

query通过学习提升与text相关视觉表征，受BLIP启发，作者通过3个目标函数，共享相同输入格式及模型参数，每个目标函数通过不同attention mask策略控制query与text之间相互影响，如图2所示；

图像文本对比学习（ITC）

ITC学习对齐图像表征与文本表征，通过比较成对与非成对的图像-文本相似度实现；计算过程如下：
计算image transformer输出query表征 ZZZ（与可学习query长度相同）与text transformer输出文本表征 ttt 中【CLS】token相似性，选取最大值作为图像文本对相似度，为防止信息泄露，作者使用单模态self-attention mask，query与text不能互相可见，防止从文本直接学习；由于image encoder进行frozen，显存释放，可以使用batch负样本而不用像BLIP中使用队列。

基于图像文本生成（ITG）

ITG根据输入图像训练Q-Former生成文本，由于Q-Former不允许image encoder与text token直接交互，文本生成所需信息通过query进行提取，通过self-attention进行传递至text token，因此query需要捕获文本相关所有信息，作者使用多模态因果self-attention mask控制query-text交互，query无法获取text token，当前text token 可获取所有query及其之前text token。作者将【CLS】token替换为【DEC】token 作为解码任务标记；

图文匹配（ITM）

ITM为了学习精细化图像文本匹配，作者使用bi-dirention self-atttention mask，所有query与text相互可见，因此输出的query embedding Z捕获多模态信息，Z通过二类线性分类器获取logit，logit均值为匹配得分，作者使用《Align before Fuse》中难例负样本挖掘策略创建负样本对。
难例负样本挖掘策略：
当负样本的图像文本对有相同的语义但在细粒度细节上不同，那么该样本是难样本。作者通过对比相似度寻找batch内的 hard negatives。对于一个batch中的每一幅图像，作者根据对比相似性分布从相同的batch中抽取一个负文本，其中与图像更相似的文本有更高的可能被采样。同样的，作者还为每个文本采样一个hard negative图像。

从大规模语言模型学习视觉到语言生成

作者将Q-Former与LLM相连，后去LLM的语言生成能力。如图3，FC层映射输出的query embedding Z至LLM的text embedding；基于LLM Q-Former提取到的视觉表征作为soft visual prompt，由于Q-Former已经预训练用于提取对文本有用的视觉表征，减轻LLM学习视觉-文本对齐的负担。

作者实验两种LLM，decoder-based LLM以及encoder-decoder-based LLM。
对于decoder-based LLM，作者使用language modeling loss进行预训练，frozen LLM进行文本生成；
对于encoder-decoder-based LLM，使用prefix language modeling loss预训练，将text分为两部分，text前半部分与视觉表征concat输入LLM编码器，后半部分作为LLM解码器的生成目标。

模型预训练

预训练数据

BLIP-2使用与BLIP相同数据，129M图片，包括COCO、Visual Genome、CC3M、CC12M、SBU，其中115M来自 LAION400M，使用CapFilt对网图进行生成caption，具体步骤如下：
1、使用 B L I P l a r g e BLIP_{large}BLIPlarge​生成10个caption；
2、生成10个caption+原始web caption通过CLIP ViT-L/14模型与对应图像进行相似度排序；
3、选取top2作为该图的caption，以此作为训练数据；

预训练图像编码器与LLM

两个SOTA视觉transformer预训练模型：
ViT-L/14 from CLIP、ViT-G/14 from EVA-CLIP
移除ViT最后一层，使用倒数第二层特征。
LLM模型：
无监督训练的OPT作为decoder-based LLM
基于指令训练的FlanT5作为encoder-decoder-based LLM

预训练设置

第一阶段训练250k step，第二阶段训练80k step；ViT和LLM 转为FP16，FlanT5转为BFloat16，作者发现相对于32-bit，性能无下降；由于使用frozen模型，作者预训练比现在大规模VLP方法计算量都小，在16个A100（40G）上，对于ViT-G和FlanT5-XXL第一阶段训练耗时6天，第二阶段少于3天。

实验

表1展示BLIP-2在各种零样本视觉语言任务上表现，与之前SOTA方法相比，性能得到改善，而且训练参数大量减少；

引导零样本图像到文本生成

BLIP-2使得LLM具有图像理解能力，同时保留遵循文本提示的能力；作者在视觉promt后增加简单文本promt，图4展示BLIP-2零样本图像文本生成能力，包括：视觉知识推理、视觉共鸣推理、视觉对话、个性化图像到文本生成等。

零样本VQA

表2表明，BLIP-2在VQAv2及GQA数据集达到SOTA。
表2得到一个有希望的发现：一个更好的图像编码器或LLM模型都将使得BLIP-2性能更好；
基于OPT或FlanT5，BLIP-2使用ViT-G性能超越使用VIT-L；
图像编码器固定，BLIP-2使用大LLM模型性能超越使用小模型；
在VQA上，基于指令训练的的FlanT5性能优于无监督训练的OPT；

第一阶段预训练使得Q-Former学习与文本相关视觉表征，图5展示表征学习对生成式学习有效性，不进行表征学习，两种LLM模型在零样本VQA任务上性能大幅下降。

图像描述

表3表明，BLIP-2在NoCaps性能达到SOTA，证明对out-domain图像具有很强生成能力。

视觉问答

Q-Former的输出以及question作为LLM的输入，LLM生成对应answer，为了提取与问题相关图像特征，作者将question输入Q-Former，通过self-attention层与query进行交互，引导Q-Former的cross-attention层更加关注图中有效区域。表4表明BLIP-2在开放式生成模型中达到SOTA。

图像文本检索

图文检索不需要语言模型，作者在COCO数据集将图像编码器与Q-Former一起进行finetune，在COCO及Flickr30K数据集进行图像文本检索以及文本图像检索，作者首先根据图文特征相似度挑选128个样本，而后根据ITM score进行排序。
如表5，BLIP-2在零样本图文检索达到SOTA，相对现有方法，得到显著提升。

表6表明ITG损失对图文检索也有帮助，由于ITG损失版主query提取与文本相关视觉特征。

限制

当LLM模型使用上下文VQA样本时，BLIP-2并未在VQA任务上提升性能，作者归因于预训练数据集为仅有一对图像文本样本，无法学习一个序列中多个图像文本对之间相关性。
BLIP-2在图像文本生成任务仍存在一些不足：LLM不准确知识，不正确推理路径、对于一些新图像缺少相关信息，如图6所示。

结论

BLIP-2是一种通用且计算高效的视觉语言预训练方案，使用frozen 预训练图像编码器及LLM，在多个视觉语言任务达到SOTA，也证明了其在零样本instructed image-to-text生成能力。