ImageBind — это модель Meta AI, которая может обрабатывать шесть различных типов данных. Это интересно, потому что это приближает ИИ к тому, как люди наблюдают за окружающей средой, используя несколько чувств. В этом посте мы объясним, что это за модель, почему мы должны о ней заботиться, изучая, что мы можем сделать с такой моделью, а затем объясним, как исследователи смогли ее создать.
Если вы предпочитаете видеоформат, большая часть того, что мы здесь рассказываем, также представлена в следующем видео:
Первоначально этот пост был опубликован здесь — https://aipapersacademy.com/imagebind/
Что такое имиджбинд?
На самом простом уровне ImageBind — это модель, которая создает векторы чисел, которые называются вложениями. Эти вложения отражают смысл входных данных модели.
Например, на рисунке ниже изображение кошки предоставлено модели, которая дает вложения.
Самое замечательное в ImageBind то, что мы можем предоставить ему различные типы входных данных, поэтому в дополнение к изображению кошки мы также можем предоставить входные данные звука кошки, и модель также даст вектор вложений. Аналогично, мы также можем предоставить текст, описывающий белую кошку, стоящую на траве, и также получить встраивание.
С помощью ImageBind встраивания, которые мы получаем, не идентичны, но они имеют общее пространство встраивания, и каждый вывод захватывает аналогичное значение связано с другим входом кошки.
Помимо изображения, звука и текста модель также может понимать видео, данные датчика глубины, IMU, который представляет собой датчик, который может определять, когда мы наклоняем или встряхиваем наш телефон, и тепловые данные
Это круто, но почему это так интересно? Давайте посмотрим на возможности, которые это нам дает, начиная с кросс-модального поиска.
