MetaAI 开源 ImageBind，可让模型跨 6 种不同的模态（图像、文本、音频、深度、热能和 IMU 数据）进行联动

MetaAI 开源 ImageBind，可让模型跨 6 种不同的模态（图像、文本、音频、深度、热能和 IMU 数据）进行联动 借助 ImageBind，则可以做到直接通过声音来直接生成图像。这使得 AI 能够更加深入了解人类情感，理解他们的喜怒哀乐，进而为人类提供更好的服务。当你举起手机，录制一个海边日落的视频时，AI 便能自动根据视频内容来生成文案和字幕，并匹配上合适的背景音乐。至 AI 还有可能通过一首歌，直接为歌手生成一段视频 MV。 此举将为 AIGC 技术带来更为广泛的应用场景，一大波更为有趣、实用的 AI 项目也即将来袭。#AI 来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

利用 Meta 的 ImageBind 训练出来的多模态模型。

利用 Meta 的 ImageBind 训练出来的多模态模型。 只使用了 文本-图像 数据进行微调就获得了很好的多模态效果。 Yixuan Su: We are super excited to share PandaGPT, the first foundation model capable of instruction-following data across six modalities, without the need of explicit supervision. [1/n] Project Page: Demo: Code:

谷歌发布最新多模态模型 Gemini

谷歌发布最新多模态模型 Gemini Gemini能够归纳并流畅地理解、操作处理包括文本、代码、音频、图像和视频在内的信息。 据说宣传视频有造假嫌疑，在图像识别方面，最好的个人感觉还是GPT4，好在 Gemini 可以在Bard中使用，目前Bard也还没有收费。Gemini目前是白嫖党最好的选择了。

：高级的多模态 AI 模型，旨在通过集成其他数据模态（如图像、音频、3D 和视频内容）来扩展传统语言处理系统的功能。

：高级的多模态 AI 模型，旨在通过集成其他数据模态（如图像、音频、3D 和视频内容）来扩展传统语言处理系统的功能。 开源 OmniFusion 核心是 Mistral-7B。该模型有两个版本：第一个使用一个视觉编码器 CLIP-ViT-L，第二个使用两个编码器（CLIP-ViT-L 和 Dino V2）。最初专注于图像，我们选择 CLIP-ViT-L 作为视觉编码器，因为它具有高效的信息传输能力。 OmniFusion 最重要的组件是它的适配器，这是一种允许语言模型解释和合并来自不同模式的信息的机制。对于单编码器版本，适配器是单层四头变压器层，与更简单的线性层或 MLP 结构相比，它表现出了卓越的性能。具有两个编码器的模型使用一个适配器，该适配器从视觉编码器的所有层收集特征，该适配器没有注意层。 该适配器从视觉编码器（不包括 CLS 令牌）获取嵌入，并将它们映射到与语言模型兼容的文本嵌入。

：可以理解图像和音频的内容，并将这些理解与文本输入和输出相结合。

：可以理解图像和音频的内容，并将这些理解与文本输入和输出相结合。 BuboGPT是由字节跳动开发的大型语言模型，能够处理多模态输入，包括文本、图像和音频，并具有将其响应与视觉对象相对应的独特能力。 它可以进行细粒度的视觉理解，音频理解，以及对齐的音频-图像理解和任意音频-图像理解。 BuboGPT的架构是通过学习一个共享的语义空间并进一步探索不同视觉对象和不同模态之间的细粒度关系，从而实现了包括图像、音频和文本在内的多模态理解。 它的训练过程包括两个阶段：单模态预训练和多模态指令调整。 在单模态预训练阶段，对应的模态Q-Former和线性投影层在大量的模态-文本配对数据上进行训练。 在多模态指令调整阶段，使用高质量的多模态指令跟踪数据集对线性投影层进行微调。 当你给它一个图像和一段描述图像的文本时，BuboGPT能够理解文本和图像之间的关系，并生成一个与图像内容相对应的响应。这种能力使得BuboGPT可以在对话中提供更丰富、更具上下文的回答。 音频理解能力：当你给它一个音频剪辑时，它可以生成一个详细的描述，涵盖音频中的所有声音部分，甚至包括一些人类可能无法注意到的短暂音频片段。 BuboGPT还可以处理匹配的音频-图像对，进行声音定位。例如，如果你给它一个场景的图片和场景中发生的声音，它可以理解声音和图像之间的关系，并生成一个描述声音来源位置的响应。 即使音频和图像之间没有直接的关系。在这种情况下，BuboGPT可以生成一个高质量的响应，描述音频和图像之间的可能关系。