大模型api如何实现音频图片视频多模态基于向量的语义检索?
比如给他文字+参考图片,从图片库中找到形似的,给他视频从视频库中找到相似的,给他文字+声音从声音库中找到相似的声音。
网友回复
可以使用ImageNet-1k和ESC-50数据集实现多模态语义检索,我们需要分别处理图像和音频数据。以下是一个更详细的实现方案:
数据集准备
ImageNet-1k:用于图像分类的大规模数据集
ESC-50:环境声音分类数据集
模型选择
图像模型:使用预训练的ResNet或EfficientNet等模型
音频模型:使用预训练的音频分类模型,如VGGish或PANNs
特征提取
向量存储和检索
查询处理
下面是一个使用PyTorch实现的示例代码框架:
import torch
import torchvision.models as models
import torchaudio
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import librosa
import numpy as np
import faiss
# 加载预训练模型
class ImageEncoder(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = models.resnet50(pretrained=True)
self.model = torch.nn.Sequential(*list(self.model.children())[:-1])
def forward(self, x):
return self.model(x).squeeze()
class AudioEncoder(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = torchaudio.models.vggish()
def forward(self, x):
return self.model(x)
image_encoder = ImageEncoder().eval()
audio_encoder = AudioEncoder().eval()
# 图像预处理
image_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0...点击查看剩余70%


