系列主旨

融合文字、圖像、聲音等多種資料型態，建構能理解複雜場景的智慧系統，應用於客服、監控、醫療、影音推薦等領域。

Part 1：資料整合與標註

目標

整合多種來源資料並統一格式，為後續模型訓練做準備。

技術：label-studio、opencv、pandas

流程圖描述：

圖片/文字/音訊 → 資料清理 → 同步時間戳 → 標註 → 統一資料集

import pandas as pd
import cv2, os

df = pd.read_csv('labels.csv')
img = cv2.imread('frame_001.jpg')
cv2.imshow('image', img)

Part 2：模型建構（圖文融合）

目標

使用多模態模型（如 CLIP）學習圖文對應關係。

技術：pytorch, transformers（CLIP）

流程圖描述：

圖片 Encoder + 文字 Encoder → 各自轉為向量 → 對比學習 Loss → 相似度預測

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
from PIL import Image

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

image = Image.open("cat.jpg")
inputs = processor(text=["一隻貓"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
print(logits_per_image.softmax(dim=1))

Part 3：多模態資料融合策略

目標

整合多種資料來源以提升準確率。

技術：Early Fusion、Late Fusion

流程圖描述：

• Early Fusion：先整合多種資料 → 再送入單一模型
• Late Fusion：各模型獨立預測 → 合併輸出（投票 / 加權平均）

import numpy as np
pred_text = text_model.predict(X_text)
pred_img = img_model.predict(X_img)
final = (0.5*pred_text + 0.5*pred_img) > 0.5

Part 4：應用案例與部署

目標

將多模態模型應用於真實系統。

技術：FastAPI, Docker, streamlit

流程圖描述：

模型 → API 服務 → 前端系統 → 使用者

from fastapi import FastAPI, UploadFile
app = FastAPI()

@app.post("/analyze")
async def analyze(file: UploadFile):
    # 處理圖像 + 文字
    return {"result": "可能是貓咪"}

結論與效益

多模態 AI 能更貼近人類理解方式，廣泛應用於圖文檢索、情緒分析與影音內容審查。