4M

4M是一个用于训练多模态和多任务模型的框架,能够处理多种视觉任务,并且能够进行多模态条件生成。该模型通过实验分析展示了其在视觉任务上的通用性和可扩展性,为多模态学习在视觉和其他领域的进一步探索奠定了基础。

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。"

使用场景示例:

使用4M模型从RGB图像生成深度图和表面法线。

利用4M进行图像编辑,如根据部分输入重构完整的RGB图像。

在多模态检索中,使用4M模型根据文本描述检索相应的图像。

产品特色:

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。

使用教程:

访问4M的GitHub仓库以获取代码和预训练模型。

根据文档说明安装所需的依赖项和环境。

下载并加载预训练的4M模型。

准备输入数据,可以是文本、图像或其他模态。

根据需要选择生成任务或检索任务。

运行模型并观察结果,根据需要调整参数。

对生成的输出进行后处理,如将生成的标记转换回图像或其他模态。

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