4M
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4M
簡介 :
4M是一個用於訓練多模態和多任務模型的框架,能夠處理多種視覺任務,並且能夠進行多模態條件生成。該模型通過實驗分析展示了其在視覺任務上的通用性和可擴展性,為多模態學習在視覺和其他領域的進一步探索奠定了基礎。
需求人群 :
4M模型的目標受眾是計算機視覺和機器學習領域的研究人員和開發者,特別是那些對多模態數據處理和生成模型感興趣的專業人士。該技術可以應用於圖像和視頻分析、內容創作、數據增強和多模態交互等場景。
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使用場景
使用4M模型從RGB圖像生成深度圖和表面法線。
利用4M進行圖像編輯,如根據部分輸入重構完整的RGB圖像。
在多模態檢索中,使用4M模型根據文本描述檢索相應的圖像。
產品特色
多模態和多任務訓練方案,能夠預測或生成任何模態。
通過將模態轉換為離散標記序列,可以在統一的Transformer編碼器-解碼器上訓練。
支持從部分輸入進行預測,實現多模態鏈式生成。
能夠根據任意子集的其他模態生成任何模態,實現自我一致的預測。
支持細粒度的多模態生成和編輯任務,如語義分割或深度圖。
可進行可控的多模態生成,通過不同條件的權重控制生成輸出。
支持多模態檢索,通過預測DINOv2和ImageBind模型的全局嵌入來實現。
使用教程
訪問4M的GitHub倉庫以獲取代碼和預訓練模型。
根據文檔說明安裝所需的依賴項和環境。
下載並加載預訓練的4M模型。
準備輸入數據,可以是文本、圖像或其他模態。
根據需要選擇生成任務或檢索任務。
運行模型並觀察結果,根據需要調整參數。
對生成的輸出進行後處理,如將生成的標記轉換回圖像或其他模態。
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