Meta发布开源多模态AI模型ImageBind，融合六大类多模态信息

ImageBind指的是什么

Meta公司开发了一款名为ImageBind的开源多模态人工智能模型，该模型能够将文本、音频、视觉信息以及温度和运动数据在内的六种不同类型的资讯融合进一个统一的数据嵌入空间中。通过图像这一媒介作为连接纽带，这个模型实现了其他类型数据之间的隐性匹配，并不需要直接进行模式间的配对训练。ImageBind在执行跨模态搜索任务及零样本分类等工作中表现出卓越的能力，为构建能够提供沉浸式、多感官体验的人工智能应用开辟了新的路径。

ImageBind的核心作用

• 多种类型数据的融合分析融合包括图片、文字、声音、深度数据、红外影像及IMU信息在内的六类多样化的数据类型至同一嵌入式空间内。
• 多模式搜索利用融合的嵌入空间来执行跨模态的信息搜索任务，比如通过文字说明找到对应的图片或者声音文件。
• 无样本训练当缺乏明确指导时，该模型能够自主适应新类型的任务或模式，在仅有少量甚至完全没有训练样例的情形下尤为有效。
• 模式同步利用图像形式，实现与其他类型数据的隐形同步，确保各种数据格式间的信息能够互相解读和转化。
• 创建作业ImageBind旨在执行各类创作任务，包括依据文字说明创造图片，或是按照声音资料制作图像等内容。

ImageBind的核心技术机制

• 融合多种模式的共同嵌入（Integrated Multimode Co-Embedding）ImageBind利用训练模型以掌握融合的嵌入领域，在这个领域里，它能够把各种类型的数据——包括图片、文字以及声音等形式——转换至同一向量区域之中，从而使这些不同类型的信息得以进行交互连接与对比分析。
• 模式协同（Modal Coordination）以图片为核心媒介，使其它类型的信息能够和图片信息保持一致同步。即便有些不同类型间缺乏直接对应的数据支持，依然可以通过各自与图片之间的联系达到良好的一致性效果。
• 自我监督学习（Self-Supervised Learning）ImageBind运用了自监督学习技术，依靠数据内在的结构与模式进行训练，无需大量的手动标记。
• 对比性学习（Contrastive Learning）在ImageBind中，对比学习是一项关键的技术。该技术通过对正面样例增加相似性，并扩大负面样例之间的差异性来训练模型识别不同的数据特征。

ImageBind项目的链接地址如下所示。

• 官方网站项目版块：metademolab.com/imagebind
• Git存储库：访问位于 https://github.com/facebookresearch/ImageBind 的项目页面。
• 关于arXiv上的科技学术文章在该链接中可访问到一篇研究论文的PDF版本，其网址为：https://arxiv.org/pdf/2305.05665，此文献提供了深入的技术分析和研究成果。

ImageBind的使用场合

• 提升现实体验的增强现实(AR)与创造完全沉浸感的虚拟现实(VR)技术在仿真场景里，ImageBind 创建了能与使用者交互的全方位感知体验，例如依据用户的肢体动作或声音命令来产生匹配的图像及声响回应。
• 建议信息展示体系通过解析用户在观看视频过程中的多种互动形式，包括音频点评、文字反馈及观片时间等多元行为信息，ImageBind能够实现更加精准个性化的推荐服务。
• 自动化标记与 metadata 创建针对图片、视频及声音材料自动创建说明性标记，以辅助管理和搜索多媒體资源库。
• 支持残疾人的技术解决方案针对视觉或听觉有障碍的个体提供支持服务，比如把图片信息转化为语音说明，或者将声音资料转变为可视化的展示形式。
• 学习语言的软件应用查看结合文字、声音与图片元素，以助使用者在习得语言的过程中获取更加多元化的背景资讯。