定义
图文语义对齐是一种让表示相同含义的图像和文字在语义空间中更接近的技术。它是多模态人工智能的基础，使模型能够理解图像和文本之间的对应关系，实现跨模态的语义理解。
通过将不同模态的数据映射到统一的语义空间，模型可以学习到"猫"的文字描述和所有猫的图片在语义上应该是相似的。
核心原理
图文语义对齐的核心思想是建立跨模态的语义桥梁：
- 共享语义空间：将图像和文本映射到同一个高维语义空间中
- 对比学习：让匹配的图文对在空间中更接近，不匹配的更远离
- 注意力机制：关注图像中与文本描述相关的区域
- 特征融合：有效整合视觉和语言特征
🐱
猫
在共享语义空间中，相似的图文对会有相似的向量表示，这使得模型可以进行跨模态检索、生成和理解。
实现方法
对比学习
通过InfoNCE等损失函数，最大化匹配图文对的相似度，最小化不匹配对的相似度。CLIP模型是典型代表。
注意力机制
使用注意力机制让模型关注图像中与文本描述相关的区域，实现细粒度的对齐。如视觉Transformer。
多任务学习
联合训练多个相关任务（如图文匹配、图像描述、文本生成图像），共享表示学习。
预训练微调
先在大量图文对上预训练，再在特定任务上微调。如DALL-E、Stable Diffusion。
应用场景
- 跨模态检索：用文字搜索图片，或用图片搜索相关文字描述
- 图像描述生成：自动为图片生成准确的文字描述（图像字幕）
- 视觉问答：回答关于图像内容的自然语言问题
- 文本生成图像：根据文字描述生成符合语义的图像
- 多模态对话：同时理解用户上传的图片和文字，进行智能对话
- 内容审核：同时分析图片内容和相关文字，进行违规内容检测
- 辅助技术：为视障人士描述图像内容
视觉化提示词
用于生成图文语义对齐概念图的详细提示词：
"画面中心是一个三维语义空间坐标系，背景是深邃的星空。左侧悬浮着一张清晰的猫的图片，图片被分解成发光的特征向量。右侧悬浮着'猫'这个汉字，汉字也被转化为发光的语义向量。两者之间有一座半透明的、由数据流构成的桥梁相连，桥梁上有双向的箭头流动。在语义空间中，还有其他的图文对：'狗'的图片和文字、'汽车'的图片和文字等，相似的图文对在空间中距离更近。从观察者视角看，整个空间呈现出层次化的结构，底层是像素/笔画特征，中层是局部特征，高层是语义概念。风格：科幻感，霓虹色彩，粒子效果，未来科技，精确的几何结构。"