4M

Mehrmodaler und multitaskfähiger Modelltrainingsrahmen

Internationale AuswahlBildMehrmodales LernenTransformer-Modelle

4M ist ein Framework zum Trainieren mehrmodaler und multitaskfähiger Modelle. Es kann verschiedene visuelle Aufgaben verarbeiten und mehrmodale bedingte Generierung durchführen. Experimentelle Analysen zeigen die Universalität und Skalierbarkeit des Modells in visuellen Aufgaben und legen den Grundstein für die weitere Erforschung des mehrmodalen Lernens im visuellen und anderen Bereichen.

Mehrmodales und Multitask-Trainingsverfahren
das jede Modalität vorhersagen oder generieren kann.
Durch die Umwandlung von Modalitäten in diskrete Token-Sequenzen kann das Training auf einem einheitlichen Transformer-Encoder-Decoder erfolgen.
Unterstützung der Vorhersage aus partiellen Eingaben
um mehrmodale Kettengenerierung zu ermöglichen.
Fähigkeit
jede Modalität basierend auf anderen Modalitäten eines beliebigen Teilmengen zu generieren
um selbstkonsistente Vorhersagen zu ermöglichen.
Unterstützung fein granularer mehrmodaler Generierungs- und Bearbeitungsaufgaben
wie z. B. semantische Segmentierung oder Tiefenkarten.

Die Zielgruppe des 4M-Modells sind Forscher und Entwickler im Bereich Computer Vision und Machine Learning
insbesondere Fachleute
die sich für die Verarbeitung mehrmodaler Daten und generative Modelle interessieren. Die Technologie kann in Szenarien wie Bild- und Videoanalyse
Content Creation
Datenaugmentation und mehrmodaler Interaktion eingesetzt werden.

Generierung von Tiefenkarten und Oberflächennormalen aus RGB-Bildern mit dem 4M-Modell.
Bildbearbeitung mit 4M
z. B. Rekonstruktion vollständiger RGB-Bilder aus Teil-Eingaben.
Verwendung des 4M-Modells zur Suche nach entsprechenden Bildern anhand von Textbeschreibungen in der mehrmodalen Suche.

Greifen Sie auf das GitHub-Repository von 4M zu
um den Code und vorab trainierte Modelle zu erhalten.
Installieren Sie die benötigten Abhängigkeiten und die Umgebung gemäß den Anweisungen in der Dokumentation.
Laden Sie das vorab trainierte 4M-Modell herunter und laden Sie es.
Bereiten Sie die Eingabedaten vor