Meta AI 開源多感官資料 AI 模型 ImageBind

Github Repo: GitHub - facebookresearch/ImageBind: ImageBind One Embedding Space to Bind Them All

ImageBind 感官

ImageBind是一款由Meta AI開源的全新多模态AI模型，它支援在圖像、文本、音頻等六種不同模态之間進行任意轉換，實作了多模态資料之間的無縫融合。它的主要優勢在于，可以将不同模态的資訊融合起來，進而提供更加全面、準确的分析和了解。

ImageBind可以實作多種有趣的應用場景，比如可以根據一段火車的音頻自動生成火車的照片、視訊和一段文本。通過将文本、圖像和音頻的資訊進行融合，ImageBind可以在不同模态之間建立關聯，進而實作跨模态的資料轉換和互動。

為了更好地使用ImageBind，我們需要将不同模态的資料轉換為模型能夠處理的形式。這個過程通常包括資料加載、預處理、轉換和歸一化等步驟。在使用ImageBind時，我們可以使用預訓練模型來處理不同的資料模态，并将它們輸入到模型中進行訓練或推理。

使用ImageBind的過程中，我們可以通過傳入文本、圖像和音頻等多種資料模态，來擷取模型對于這些資料之間的關聯和互相影響的了解。比如我們可以通過傳入一張狗的圖檔、一段狗的叫聲和描述狗的文字資訊，來擷取模型對于這些資料之間的關聯和互相影響的了解，進而得到更加全面、準确的分析和了解。

總之，ImageBind是一款非常有前途的多模态AI模型，可以實作多種有趣的應用場景，包括圖像、文本、音頻等多種資料模态之間的轉換和互動。通過使用ImageBind，我們可以更好地了解不同模态資料之間的關系，進而更加準确地進行分析和推理。

為了示範 ImageBind 的功能，我們可以使用下面的代碼加載模型并輸入一些資料：

import data
import torch
from models import imagebind_model
from models.imagebind_model import ModalityType

text_list=["A dog.", "A car", "A bird"]
image_paths=[".assets/dog_image.jpg", ".assets/car_image.jpg", ".assets/bird_image.jpg"]
audio_paths=[".assets/dog_audio.wav", ".assets/car_audio.wav", ".assets/bird_audio.wav"]

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# Instantiate model
model = imagebind_model.imagebind_huge(pretrained=True)
model.eval()
model.to(device)

# Load data
inputs = {
    ModalityType.TEXT: data.load_and_transform_text(text_list, device),
    ModalityType.VISION: data.load_and_transform_vision_data(image_paths, device),
    ModalityType.AUDIO: data.load_and_transform_audio_data(audio_paths, device),
}

with torch.no_grad():
    embeddings = model(inputs)

print(
    "Vision x Text: ",
    torch.softmax(embeddings[ModalityType.VISION] @ embeddings[ModalityType.TEXT].T, dim=-1),
)
print(
    "Audio x Text: ",
    torch.softmax(embeddings[ModalityType.AUDIO] @ embeddings[ModalityType.TEXT].T, dim=-1),
)
print(
    "Vision x Audio: ",
    torch.softmax(embeddings[ModalityType.VISION] @ embeddings[ModalityType.AUDIO].T, dim=-1),
)           

這段代碼會輸出三個矩陣，分别表示不同模态之間的相似度。具體來說，"Vision x Text" 矩陣表示圖像和文本之間的相似度，"Audio x Text" 矩陣表示音頻和文本之間的相似度，"Vision x Audio" 矩陣表示圖像和音頻之間的相似度。通過這些相似度矩陣，我們可以得到模型生成的對應資料的品質。

ImageBind是一個非常有用的多模态AI模型，可以用于各種應用場景，例如自動圖像生成、音頻識别、文本摘要等等。無論您是一個研究人員、開發者還是愛好者，ImageBind都是一個值得探索的有趣工具。