MetaAI 开源 ImageBind，可让模型跨 6 种不同的模态！（图像、文本、音频、深度、热能和 IMU 数据）
ImageBind将它们全部绑定到一个嵌入空间，用同一向量空间表示。这种极多模态绑定的方式我以前也设想过，没想到MetaAI现在做出来了。
基于该项目，开发者可以实现包括跨模态检索、使用算术合成模态、跨模态检测和生成等各类新兴应用。
通过对齐6种模态，你可以实现一些仅靠文本的GPT无法实现的花样百出的功能。
1.跨模态检索：将其视为多媒体搜索，替换目前的embeding向量化方法。
2.嵌入空间算术：无缝地组合不同的数据格式。
3.生成：通过扩散将任何模态映射到其他任何模态。
当然，这种通用的多模态嵌入在性能上优于领域特定的特征。
作为一个多模态模型，ImageBind 集成了 SAM 和 DINOv2，让其自身能力进一步得到了充分提升。
CLIP仅仅跨文本和图片模态，就能通过扩散模型让文本生成图片，可以预见，使用ImageBind可以跨越不同的模态生成不同模态的东西，这将带来大量的新技术。
#多模态#

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随着AI模型增加不同的感知能力，它们越来越接近于人类的能力。对于AI来说，要达到更高的水平，减少幻觉现象，需要给它们更多的感知能力，例如视听等。现在，通过ImageBind，AI可以直接从音频中生成图像。ImageBind还能通过IMU，能够获知加速度和旋转运动，使AI能够感知并模拟现实世界的变化。此外，ImageBind还提供了一种新的记忆检索方式，让AI可以直接搜索多种数据类型。这样一来，以前的AIGC应用也能够生成更高质量的内容了。

安装的时候找不到.cache文件夹

楼主教教我

MetaAI 开源 ImageBind，可让模型跨 6 种不同的模态，这个可以用于阿尔兹海默症检测的音频文本融合吗