张芷铭的个人博客

QFormer：桥接视觉与语言的查询式Transformer

#QFormer

什么是QFormer？

QFormer（Querying Transformer）是BLIP-2模型的核心组件，由Salesforce Research提出。它是一种轻量级的Transformer架构，专门设计用于高效桥接预训练的视觉编码器与大型语言模型（LLM）。其核心思想是通过一组可学习的查询向量（Query Vectors） 从冻结的视觉编码器中提取与文本相关的视觉特征，实现视觉-语言模态对齐。

论文地址：BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models

发展背景

多模态模型面临的关键挑战：

  1. 计算成本：端到端训练视觉-语言模型需极大算力
  2. 模态鸿沟：视觉特征空间与文本特征空间存在显著差异
  3. 数据稀缺：高质量图文对数据有限

QFormer的创新在于：

  • 参数高效：仅训练少量参数（~188M），冻结视觉编码器（如ViT）和LLM（如OPT、FlanT5）
  • 灵活适配：可作为通用接口连接任意视觉编码器与LLM
  • 多任务预训练：通过三阶段训练实现跨模态对齐

核心原理

架构设计

QFormer包含两个核心模块：

graph LR
    A[视觉编码器] --> B[图像特征 Z_v]
    B --> C[QFormer]
    C --> D[查询向量 Q]
    D --> E[LLM]
  1. 图像Transformer：处理视觉特征
  2. 文本Transformer：处理文本特征
  3. 交叉注意力层：实现视觉-语言交互

数学表示

给定图像特征 $Z_v \in \mathbb{R}^{N_v \times d_v}$（$N_v$为视觉token数）和查询向量 $Q \in \mathbb{R}^{N_q \times d_q}$（$N_q$为查询数），交叉注意力计算：

$$ \text{CrossAttn}(Q, Z_v) = \text{softmax}\left(\frac{QW_q (Z_vW_k)^T}{\sqrt{d}}\right) Z_vW_v $$

其中 $W_q, W_k, W_v$ 为投影矩阵。

三阶段预训练

  1. 视觉-语言表示学习：

    • 任务：图像-文本对比（ITC）、图像-文本匹配（ITM）、图像字幕（Captioning）
    • 目标：对齐视觉与语言表示

  2. 视觉-语言生成学习：

    • 任务：基于图像的文本生成
    • 目标：训练QFormer输出LLM可理解的表示

  3. 视觉到语言生成微调：

    • 连接冻结的LLM，微调QFormer
    • 目标：使LLM能理解QFormer输出的视觉表示

适用场景

  1. 零样本视觉问答（VQA）
    1
2
3
4
5

    # 伪代码示例
image = load_image("cat.jpg")
question = "What is the color of the cat?"
inputs = {"image": image, "text": f"Question: {question} Answer:"}
output = blip2_model.generate(**inputs)  # 输出: "black"
  2. 图像描述生成（Captioning）
  3. 多模态对话系统
  4. 图文检索（Retrieval）
  5. 视觉指令跟随（Visual Instruction Following）

优势与挑战

优势：

  • 参数效率高（仅训练<1%的LLM参数）
  • 支持零样本迁移
  • 兼容多种视觉/语言模型组合

挑战：

  • 对复杂空间推理能力有限
  • 依赖预训练模型质量
  • 多跳推理性能待提升

代码实现

以下是使用Hugging Face Transformers库调用BLIP-2（含QFormer）的示例：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

from transformers import Blip2Processor, Blip2ForConditionalGeneration
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# 加载预训练模型（使用FlanT5-XXL）
processor = Blip2Processor.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")
model = Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Salesforce/blip2-opt-2.7b", 
    torch_dtype=torch.float16
).to(device)

# 处理输入
image = Image.open("street.jpg")
prompt = "Question: What are the vehicles on the road? Answer:"
inputs = processor(image, text=prompt, return_tensors="pt").to(device, torch.float16)

# 生成回答
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

最新进展（2023-2024）

  1. 扩展应用：

    • Flamingo：集成QFormer思想处理视频序列
    • KOSMOS-2：将QFormer用于视觉定位任务
    • LLaVA：使用MLP替代QFormer实现类似功能

  2. 效率优化：

    • QFormer-Lite：减少查询向量数量（$N_q$从32降至16）
    • 动态查询：根据输入内容自适应调整查询向量

  3. 架构改进：

    • QFormer++：引入跨模态残差连接
    • 多粒度查询：分层提取局部与全局特征

实践建议

  1. 参数配置：

    1
2
3
4

    # 推荐配置
num_query_tokens: 32
cross_attention_freq: 2  # 每2层插入交叉注意力
hidden_size: 768         # 与LLM隐藏层对齐

  2. 训练技巧：

    • 使用分层学习率（QFormer层 > LLM适配层）
    • 混合使用ITC/ITM/Captioning损失
    • 添加视觉语言对比正则化（VL-CL）

  3. 部署优化：

    • 使用量化（INT8/FP16）：减少50%显存占用
    • 查询向量缓存：静态图像特征预计算

结语

QFormer通过创新的查询机制，在冻结视觉与语言模型的前提下实现了高效的跨模态对齐。其设计范式已被广泛应用于多模态大模型（如LLaVA、InstructBLIP），推动了视觉-语言理解领域的发展。随着参数效率与推理能力的持续优化，QFormer架构将继续在边缘计算、实时交互等场景发挥关键作用。

延伸阅读：

💬 评论