在Phi-3CookBook项目中使用ONNX/C实现Phi 3.5 Vision多图像处理

背景介绍

Phi 3.5 Vision是微软推出的一个强大的多模态模型，能够同时处理文本和图像输入。在实际应用中，开发者经常需要比较多个图像或视频帧的内容差异。然而，在使用ONNX运行时和C#进行开发时，处理多图像输入存在一些技术挑战。

当前技术限制

通过ONNX运行时在C#环境中使用Phi 3.5 Vision模型时，目前存在一个重要的技术限制：无法像Python/Hugging Face那样直接输入多个图像进行批量处理。这是由于ONNX运行时的当前实现不支持这种多图像输入方式。

解决方案

虽然存在上述限制，但我们仍然可以通过以下方法实现多图像处理：

1. 顺序处理方案

最直接的解决方案是采用顺序处理的方式，逐个加载和处理每张图像。这种方法虽然效率不如批量处理，但能够确保功能实现。

// 示例代码：顺序处理多张图像
using var session = new InferenceSession(modelPath);
string[] imagePaths = { "image1.jpg", "image2.jpg" };

foreach (var imagePath in imagePaths)
{
    var inputTensor = LoadImageAsTensor(imagePath);
    var inputs = new List<NamedOnnxValue>
    {
        NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", inputTensor)
    };

    using var results = session.Run(inputs);
    // 处理结果...
}

2. 图像预处理函数

实现一个高效的图像预处理函数至关重要，它将图像转换为模型可接受的张量格式：

static DenseTensor<float> LoadImageAsTensor(string imagePath)
{
    using var bitmap = new Bitmap(imagePath);
    var tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, bitmap.Height, bitmap.Width });

    for (int y = 0; y < bitmap.Height; y++)
    {
        for (int x = 0; x < bitmap.Width; x++)
        {
            var color = bitmap.GetPixel(x, y);
            tensor[0, 0, y, x] = color.R / 255.0f;
            tensor[0, 1, y, x] = color.G / 255.0f;
            tensor[0, 2, y, x] = color.B / 255.0f;
        }
    }
    return tensor;
}

多模态输入处理

在实际应用中，我们经常需要同时处理图像和文本输入。以下是实现多模态输入的方法：

var inputs = new List<NamedOnnxValue>
{
    NamedOnnxValue.CreateFromTensor("image_input", imageTensor),
    NamedOnnxValue.CreateFromTensor("text_input", textTensor)
};

文本张量的生成可以采用简单的词向量转换方法，或者根据模型要求实现更复杂的文本编码方式。

性能优化建议

1. 预处理优化：考虑使用并行处理来加速图像加载和预处理
2. 内存管理：及时释放不再使用的张量和会话资源
3. 批处理模拟：虽然不能真正实现批处理，但可以通过优化处理流程减少开销

未来发展方向

随着ONNX运行时的不断更新，未来可能会支持真正的多图像批处理功能。开发者可以关注ONNX运行时的更新动态，及时采用新的特性来提升应用性能。

总结

虽然目前在C#/ONNX环境下处理Phi 3.5 Vision多图像输入存在限制，但通过顺序处理和合理的代码组织，仍然可以实现所需的功能。开发者应根据实际应用场景选择最适合的解决方案，并持续关注相关技术的发展。