Salesforce LAVIS项目教程：如何添加自定义视觉语言模型

Salesforce LAVIS项目教程：如何添加自定义视觉语言模型

LAVIS LAVIS - A One-stop Library for Language-Vision Intelligence 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LAVIS

前言

Salesforce LAVIS是一个强大的视觉语言预训练和任务框架，它整合了多种先进的视觉语言模型如ALBEF、BLIP、ALPRO和CLIP。本教程将详细介绍如何在LAVIS框架中添加新的模型，特别是针对视频对话任务的GPT风格模型。

理解LAVIS模型架构

LAVIS采用模块化设计，其核心是lavis.models模块。这个模块提供了一个基础模型类BaseModel，所有自定义模型都应继承这个基类。这种设计有以下几个优势：

1. 标准化接口：确保所有模型都有统一的配置加载和预训练权重加载方式
2. 代码复用：基础功能如设备管理、参数统计等只需实现一次
3. 框架集成：自动兼容LAVIS的训练、评估流程

基础模型类详解

BaseModel类是所有模型的基类，它定义了以下关键方法：

class BaseModel(nn.Module):
    # 从配置构建模型
    @classmethod
    def _from_config(cls, cfg=None, model_type="base")
    
    # 加载预训练模型
    @classmethod
    def from_pretrained(cls, model_type="base")
    
    # 获取默认配置文件路径
    @classmethod
    def default_config_path(cls, model_type="base")
    
    # 模型参数统计
    def show_n_params(self, return_str=True)

开发者不应修改BaseModel的实现，而是通过继承来扩展功能。

实战：添加GPT风格视频对话模型

1. 创建模型类

我们创建一个继承自GPT2LMHeadModel和BaseModel的新类：

@registry.register_model("gpt_dialogue")
class GPTDialogue(GPT2LMHeadModel, BaseModel):
    PRETRAINED_MODEL_CONFIG_DICT = {
        "base": "configs/models/gpt_dialogue_base.yaml"
    }
    
    def __init__(self, config, len_video_ft=4224):
        super().__init__(config)
        # 添加视频特征转换层
        self.video_ff = nn.Linear(len_video_ft, config.n_embd)
        self.post_init()

关键点：

• 使用@registry.register_model装饰器注册模型
• 定义PRETRAINED_MODEL_CONFIG_DICT指定默认配置文件
• 添加视频特征处理层

2. 实现from_config方法

@classmethod
def from_config(cls, cfg):
    model = cls.from_pretrained('gpt2', len_video_ft=cfg['len_video_ft'])
    model.resize_token_embeddings(cfg['len_tokenizer'])
    return model

这个方法负责：

1. 从预训练GPT2初始化
2. 根据配置调整视频特征维度
3. 扩展token嵌入层以适应对话任务

3. 实现forward方法

def forward(self, samples, ...):
    # 处理文本输入
    input_embs = self.transformer.wte(samples['input_ids'])
    
    # 处理视频特征
    video_embs = self.video_ff(samples['video_fts'])
    
    # 融合特征
    input_embs = torch.cat([video_embs, input_embs], dim=1)
    
    # 通过Transformer层
    transformer_outputs = self.transformer(
        inputs_embeds=input_embs,
        attention_mask=samples['attn_mask'],
        ...
    )
    
    # 计算语言模型输出
    lm_logits = self.lm_head(transformer_outputs[0])
    ...

这个前向传播实现了：

1. 文本和视频特征的多模态融合
2. 注意力掩码处理
3. 语言建模输出

模型注册与配置

1. 注册模型

在lavis/models/__init__.py中添加：

from lavis.models.gpt_models.gpt_dialogue import GPTDialogue

__all__ = [
    ...,
    "GPTDialogue"
]

2. 配置文件设计

创建gpt_dialogue_base.yaml:

model:
  arch: gpt_dialogue
  len_tokenizer: 50264  # GPT2默认50257 + 特殊token
  len_video_ft: 4224    # I3D RGB+Flow+VGGish特征

主配置文件dialogue_avsd_ft.yaml:

model:
  arch: gpt_dialogue
  model_type: base

最佳实践建议

1. 保持接口一致：确保自定义模型实现所有基类要求的方法
2. 模块化设计：将模型组件拆分为可重用的子模块
3. 详细文档：为每个自定义参数添加注释
4. 配置驱动：将所有可调参数放入配置文件
5. 测试覆盖：为新增功能添加单元测试

总结

通过LAVIS框架添加新模型是一个系统化的过程：

1. 继承BaseModel确保框架兼容性
2. 实现核心模型逻辑
3. 注册模型使其可被发现
4. 设计合理的配置文件

这种设计使得研究人员可以专注于模型创新，而不必重复实现训练/评估基础设施。

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