2021年，OpenAI发布CLIP图文跨模态模型，通过对比学习，首次实现了大规模图像-文本对齐，开启了多模态预训练大模型的新纪元。它通过对比图像与文本的嵌入空间，使模型能够完成零样本分类、图像检索等任务。但是CLIP与后面发展的模型，在实际应用中依然面临以下的制约：文本长度限制：CLIP的文本编码器仅支持77个token，难以处理长
本文提出了一种新颖的框架——CrossOver,通过灵活的、场景级别的模态对齐,实现跨模态的三维场景理解。该框架即使在模态缺失的情况下,也能支持鲁棒的场景检索和物体定位。CrossOver: 3D Scene Cross-Modal Align…
来自中山大学、新加坡南洋理工大学等团队提出跨模态因果对齐框架（CRA），通过因果干预和跨模态对齐，显著提升时空定位的准确性与可解释性。相关论文已被CVPR 2025接收，代码已开源。事情是这样的——近年来随着多模态大模型的发展，视频问答（VideoQA）任务——要求模型根据视频内容回答自然语言问题——性能显著提升。然而...
更复杂的对齐方法:在实际应用中,可以引入深度神经网络进行更复杂的非线性对齐。 结合自监督学习:自监督学习已经证明在跨模态对齐中有显著的优势,可以考虑进一步引入。 跨模态生成模型:诸如 CLIP、DALL-E 等模型已经在跨模态生成和对齐上取得了巨大进展,可以结合这些最新研究进行更深入的探索。 结论 跨模态对齐与跨领域...
1)跨模态检索 (Cross-Modal Retrieval): 任务: 给定一种模态的查询(如一张图片),从另一种模态的数据库中检索出语义最相关的样本(如一段文本)。反之亦然。这是评估跨模态对齐最直接和最常用的任务。 评估指标: Recall@K (R@K): 在检索结果的前K个样本中,包含至少一个正确匹配样本的查询比例。例如,R@...
在人工智能的研究中,如何使不同模态的数据(如图像、文本、音频等)以及不同领域的数据(如不同风格的图像或不同语言的文本)在共享的表示空间中进行有效的对齐,是一个极具挑战性的课题。随着深度学习的发展,跨模态对齐和跨领域学习成为了多个领域中重要的研究方向,特别是多模态融合、迁移学习、自然语言处理、计算机视觉...
Phantom，一个统一的视频生成框架，既适用于单主题也适用于多主题参考。它基于现有的文本转视频和图像转视频技术构建，通过精心设计的联合文本-图像注入模型，实现文本-图像-视频三元组数据的跨模态对齐。特别在人物生成方面，Phantom强调主题的一致性，并显著提升了身份保留视频生成的效果。框架功能与应用核心内容：Phantom...
以CLIP为代表的第一代图文跨模态模型因其基于图文整体特征进行对齐的对比学习原理,一直存在图文特征对齐粒度粗,无法实现图文细粒度理解的核心难题,制约了它在搜索、推荐、识别中的应用效果。针对这一核心难点,360人工智能研究院冷大炜博士团...
下面是一些常用的跨模态对齐办法: 基于特征的方法。 特征提取与投影。 用深度神经网络来分别提取不同类型数据的特征。用卷积神经网络(CNN)来提取图像的特征,用循环神经网络(RNN)或者长短时记忆网络(LSTM)来处理文本并提取特征,这样就能得到每种数据各自的特征表示。然后,通过线性投影或者非线性映射等手段,把不同类型...