使用场景
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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