多模态发展系列（3）：跨模态检索的向量空间构建（附完整训练脚本）

多模态发展系列（3）：跨模态检索的向量空间构建（附完整训练脚本）

引言

当你在电商平台搜索「红色格子衬衫+oversize版型」，AI不仅需要理解文本，还要将「红色格子」的视觉特征与「oversize」的版型描述对齐——这背后是跨模态向量空间的精准映射。本期手把手教你用Hugging Face构建图文互搜系统，附可直接运行的训练代码与评估工具。

一、向量空间的「三重对齐」理论

1.1 特征空间对齐

• 核心问题：图像特征（CNN高维语义）与文本特征（Transformer语义）分布差异
• 解决方案：CLIP的Image-Text Contrastive Loss
  $$L=-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N[\log \frac{e^{s\cdot \text{sim}(u_i}}{{\sum }_{j=1}^N{e}^{s\cdot \text{sim}(u_i,v_j)}}$$