基于深度学习的多模态模型主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。这些模型在处理文本、图像和声音等多种类型的数据时具有很高的性能。例如，百度推出的ERNIE就是一个基于深度学习的多模态预训练模型，它可以同时处理文本、图像和声音等多种类型的数据。2. 基于知识图谱的多模态...
VisCPM-Chat-balance多模态对话大模型中英文平衡https://datalearner.com/ai/pretrained-models/VisCPM-C...
常见的多模态生成模型,用于生成多种模态的数据(如图像、文本、语音等): CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining):虽然它主要是一个多模态预训练模型,但也可以用于生成图像描述。通过输入一个文本描述,CLIP可以生成与该描述相关的图像。 DALL-E:由OpenAI提出的模型,用于生成与给定文本描述相关的图像。它使用了一...
多模态模型具备处理和整合图像、文本、音频等多种数据类型的能力，并在自然语言处理、计算机视觉、跨模态检索等多个领域表现出色。以下是一些显著的多模态模型：1. **BERT**：由Google于2018年提出，是一种先进的自然语言处理预训练模型。其基于双向Transformer架构，能够全面捕捉句子上下文信息，并在多模态...
1 发布了Gemini,这是一个原生的(Native)的多模态大模型,同时支持text文本,image图像,video视频和audio音频输入,支持文本和图片的输出。 2 Gemini有三个版本,Ultra,Pro和Nano,性能依次递减,Ultra略强于GPT4v,Pro跟3.5相当,Nano是手持设备上可用的,有1.8B和3.25B两个版本 ...
多模态模型主要包括视觉-语言模型、视听双模态模型以及包含文本、图像、语音、视频等多模态信息的通用模型等。首先，视觉-语言模型是多模态模型中的重要一类。这类模型能够理解和生成包含图像和文本的信息，实现跨模态的交互与理解。例如，CLIP模型就是一种视觉-语言模型，它通过对比学习的方式，在大量的图像...
多模态模型是指能够处理并融合多种类型数据（如图像、文本、音频等）的模型。这些模型在多个领域如自然语言处理、计算机视觉、跨模态检索等中展现出强大的能力。以下是一些主要的多模态模型：1. **BERT**：由Google在2018年推出，是一种在自然语言处理领域的预训练模型。BERT的核心创新在于其双向Transformer...
FLIP 是Facebook AI在2022年提出的一种融合语言和视觉的预训练模型。它与CLIP不同的是,FLIP不仅利用图像-文本对进行预训练,还融合了对图像的各种注释信息,如目标检测框、属性标签等。这种多模态融合使得FLIP在复杂的视觉语言任务上表现更加出色。 3⃣️ SigLIP:https://arxiv.org/pdf/2303.15343 ...
文章目录 《深入浅出多模态》（一）：多模态模型论文最全总结《深入浅出多模态》（二）：多模态任务...