kan+transformer解决多模态问题，代码怎么组合，

Kan+Transformer是一种结合了自注意力机制的模型，常用于处理多模态任务，如图像和文本的联合理解。在实践中，比如在PyTorch中，你可以按照以下步骤组合代码：

1. **安装依赖**：
首先，确保你已经安装了PyTorch、transformers库和其他必要的数据处理库（如torchvision for图像处理，huggingface transformers for预训练模型）。

pip install torch torchvision transformers

2. **加载预训练模型**：
使用Hugging Face的`AutoModel` API加载一个预训练的多模态Transformer模型，如M6或UnifiedQA。

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_name = "microsoft/unifiedqa"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

3. **输入编码**：
对文本和图像分别进行编码，文本通常通过Tokenizer编码，而图像则通过模型的内置图像编码模块（例如ViT部分）。

text_input = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
image_input = model.encode_image(image) # 如果模型支持直接图像输入，使用此行
inputs = {**text_input, **image_input}

4. **前向传播**：
将编码后的输入送入模型进行计算，得到多模态表示。

outputs = model(**inputs)

5. **处理输出**：
根据具体的任务需求，从输出中提取相关信息，比如问答任务的开始和结束位置或综合特征。

answer_scores = outputs[0]  # 可能需要根据模型架构调整索引

**相关问题--:**
1. 这种方法如何处理文本和图像的对齐问题？
2. 如何根据模型输出调整模型结构以适应特定任务？
3. Kan+Transformer在哪些实际应用场景中表现优秀？