数据增强通过人工扩展和多样化训练数据，在提高视觉-语言模型 (VLM) 的性能和鲁棒性方面发挥着关键作用。视觉-语言模型处理图像和文本，需要大规模数据集来学习视觉和文本内容之间的有意义的联系。然而，收集和标注这些数据集既昂贵又耗时。数据增强通过对现有数据应用变换来创建新的合成样本，从而解决了这个问题。例如，图像可以被旋转、裁剪或调整颜色，而其对应的文本描述可以被改写或用同义词修改。这些变化通过在训练期间向模型展示更广泛的场景，帮助模型更好地泛化到未见过的数据。
数据增强在视觉-语言模型中的一个关键好处是它能够减少过拟合。如果没有数据增强，模型可能会记忆特定的图像-文本对，而不是学习潜在的关系。例如，如果模型只用带有精确描述“一只棕色的狗”的狗图像进行训练，那么它在处理不同姿势或光照条件下的狗图像时可能会遇到困难。通过应用随机裁剪（模拟不同的构图）或添加噪声（模拟低分辨率输入）等变换，模型学习识别核心视觉概念，而不受表面变化的影响。同样，文本增强——例如用同义词替换单词或改变句子结构——鼓励模型关注语义含义，而不是记忆精确的短语。这使得模型更能适应可能与训练数据不同的真实世界输入。
数据增强还使视觉-语言模型能够更有效地处理多模态对齐。例如，如果一张“红色汽车”的图像与一条描述“一辆深红色油漆的车辆”的文字配对，模型必须学习“红色”和“深红色”指的是相同的视觉属性。跨模态增强技术——其中文本被修改以与改变的图像对齐（例如，如果图像颜色发生偏移，将“红色”更改为“蓝色”）——有助于加强这些联系。像 CLIP 或 ALIGN 这样的工具使用这些策略来对齐跨模态的嵌入。然而，开发者必须确保增强保留图像和文本之间的语义一致性。过于激进的变换，例如将图像扭曲得难以辨认或改变文本使其与图像矛盾，可能会使模型混淆。平衡多样性和相关性是最大化数据增强在视觉-语言模型中效益的关键。