ImageBind —— 多模态 AI 模型
ImageBind 是支持绑定来自六种不同模态（图像、文本、音频、深度、温度和 IMU 数据）的信息的 AI 模型，它将这些信息统一到单一的嵌入式表示空间中，使得机器能够更全面、直接地从多种信息中学习，而无需明确的监督（即组织和标记原始数据的过程）。 ImageBind 通过将文本、图像/视频和音频、视觉、温度还有运动数据流串联在一起，形成一个单一的 embedding space，让机器能从多维度来理解世界，也能创造沉浸式的多感官体验。 ImageBind 通过将六种模式的嵌入对齐到一个共享的空间，实现了跨模式检索，这就能搜索那些没有同时出现的不同类型的内容。把不同的模式嵌入叠加，可以自然地构造它们的语义。例如 ImageBind 可以与 DALLE-2 解码器和 CLIP 文本一起嵌入，生成音频到图像的映射，就像人类听到声音脑补画面的那种感觉。 示例代码 跨模态（例如图像、文本和音频）提取和比较特征。 import data import torch from models import imagebind_model from models.imagebind_mode...
