简介:

多模态和多任务模型训练框架

功能:

多模态和多任务训练方案,能够预测或生成任何模态。

通过将模态转换为离散标记序列,可以在统一的Transformer编码器-解码器上训练。

支持从部分输入进行预测,实现多模态链式生成。

能够根据任意子集的其他模态生成任何模态,实现自我一致的预测。

支持细粒度的多模态生成和编辑任务,如语义分割或深度图。

可进行可控的多模态生成,通过不同条件的权重控制生成输出。

支持多模态检索,通过预测DINOv2和ImageBind模型的全局嵌入来实现。

需求人群:

"4M模型的目标受众是计算机视觉和机器学习领域的研究人员和开发者,特别是那些对多模态数据处理和生成模型感兴趣的专业人士。该技术可以应用于图像和视频分析、内容创作、数据增强和多模态交互等场景。"

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