作者提出的ViLT可以认为是目前最简单的多模态Transformer方法。ViLT使用预训练的ViT来初始化交互的transformer,这样就可以直接利用交互层来处理视觉特征,不需要额外增加一个视觉encoder。 文本特征输入部分,将文本看成一个词序列,通过word embedding matrix转化成word embedding,然后和position
多模态Transformer中的Attention模块具有灵活多样的形式,如专注于某一模态的单模态Self-Attention、同时接受多个模态Token的多模态Self-Attention以及Q与K来自不同模态的Cross-modal Attention。这些形态不同、功能不同的Attention模块相互组合,得到了不同架构、适用于不同任务的多模态Transformer。 本文受多模态Transformer综述...
具体来说，团队提出了一种称为多模态通路（Multimodal Pathway）的新框架。该框架允许Transformer模型在处理特定模态的数据时，同时利用其他模态中的无关数据进行训练，从而在不增加额外推理成本的前提下显著提升模型性能。多模态通路的核心技术是跨模态重参数化（Cross-Modal Re-parameterization）*。这一技术的创新之处在...
通常采用Tiny Transformer或多层感知机来实现。 模态生成器(Modality Generator):负责生成不同模态的输出,通常采用预训练的潜在扩散模型 (LDMs),将输出投影器映射的特征HX作为条件输入,以生成多模态内容。常用的LDMs包括: 图像合成:Stable Diffusion 视频合成:Zeroscope 音频合成:AudioLDM-2 这5个部分共同组成了MM-LLMs...
基于Transformer 的多模态融合方法用于语义分割 ! 对于自动驾驶领域的基于相机和激光雷达的语义目标分割的批判性研究,深度学习的最新发展起到了极大的推动作用。特别是,视觉 Transformer 是这一新颖突破的先驱,成功地将多头注意力机制带到了计算机视觉应用中。因此,作者提出了一个基于视觉 Transformer 的网络,以执行自动驾...
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架,用来处理和关联来自多种模态的信息,如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据,虽然各种数据之间存在固有的差距,但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征,不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共...
Transformer模型是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络模型，它可以处理不同类型的数据，并且在多模态任务中表现出了很好的性能。与传统的CNN和RNN模型相比，Transformer模型具有以下优势：1并行计算：Transformer模型中的自注意力机制可以并行计算，因此在处理多模态数据时，可以大大提高计算效率。2长程依赖：...
唐家渝：整体来看，目前业内做图像生成大模型的思路是一样的，都是基于扩散模型。我们的创新之处在于修改了底层的主网络，首个把Transformer用在Diffusion Model技术里面实现多模态。Transformer架构的优势在于能够将所有数据都表示成序列，所以可以接受任意模态的输入。并且Transformer的架构能够充分享受到大语言模型领域带来的...
多模态Transformer前部分encoder算法是近年来在计算机视觉领域备受瞩目的研究方向之一。它的出现极大地推动了多模态信息的融合与处理,被广泛应用于图像、文本等多种数据类型的处理。 其中,Vision Transformer(ViT)是一种以Transformer为基础的视觉编码器,已经在各种视觉任务中取得了极佳的效果。本篇博客将介绍多模态Transforme...
多模态 Transformer 模型也继承了这一特点,能够根据 具体任务需求进行灵活扩展。 1.2 应用场景 多模态 Transformer 模型因其强大的多模态数据处理能力,在多个领域得到了广泛 应用。 • 自动驾驶:在自动驾驶场景中,多模态 Transformer 模型可以融合车辆传感器(如 摄像头、雷达)获取的图像、点云等数据,实现更准确的环境...