4M: Massively Multimodal Masked Modeling 单位:EPFL, Apple 主页:4m.epfl.ch/ 论文:arxiv.org/abs/2312.0664 当前用于视觉的机器学习模型通常是高度专业化的,并且仅限于单个模态和任务。相比之下,最近的大语言模型展现了广泛的功能,这暗示了在计算机视觉中建立类似的通用模型的可能性。 本文朝着这个方向迈出了一步...
4M:Massively Multimodal Masked Modeling苹果和EPFL联合开源的多模态模型训练框架,业界良心,含金量巨高!支持数十种模态和任务,读图能力支持表面法线、深度图、图片分割、物体检测、图片描述。画图能力支持线框补图、画深度图和表面法线、基于深度图和区域修改图片。支持微调来适配新类型的任务 û收藏 13 1 ñ16...
苹果本周公开展示具备文本、声音、图像理解能力的多模态AI模型训练框架4M，及支持21种模态数据的多模态模型。4M模型框架全名为极多模态掩码模型（Massively Multimodal Masked Modeling），为苹果与瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）合作开发。研究团队于去年12月首先在2023年神经数据处理系统（NeurIPS 2023）大会上发布，并向大...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.06647 4M技术原理简单介绍 相比以往单一模态下的深度学习方法,4M最大的技术亮点在于使用了一种名为"Massively Multimodal Masked Modeling"(大规模多模态屏蔽建模)的训练方法。可以同时处理图像、语义、几何等各类视觉模态,将影像、字幕、框架信息等，都能以离散 tokens 的形式完...
Models trained using 4M can perform a wide range of vision tasks, transfer well to unseen tasks and modalities, and are flexible and steerable multimodal generative models. We are releasing code and models for "4M: Massively Multimodal Masked Modeling" (here denoted 4M-7), as well as "4M-...
4M最大的技术亮点在于使用了一种名为"Massively Multimodal Masked Modeling"(大规模多模态屏蔽建模)的...
相比以往单一模态下的深度学习方法,4M最大的技术亮点在于使用了一种名为"Massively Multimodal Masked Modeling"(大规模多模态屏蔽建模)的训练方法。 可以同时处理图像、语义、几何等各类视觉模态,将影像、字幕、框架信息等,都能以离散 tokens 的形式完美“翻译”出来,实现各模态在表示空间上的统一。
相比以往单一模态下的深度学习方法,4M最大的技术亮点在于使用了一种名为"Massively Multimodal Masked Modeling"(大规模多模态屏蔽建模)的训练方法。 可以同时处理图像、语义、几何等各类视觉模态,将影像、字幕、框架信息等,都能以离散 tokens 的形式完美“翻译”出来,实现各模态在表示空间上的统一。
相比以往单一模态下的深度学习方法,4M最大的技术亮点在于使用了一种名为"Massively Multimodal Masked Modeling"(大规模多模态屏蔽建模)的训练方法。 可以同时处理图像、语义、几何等各类视觉模态,将影像、字幕、框架信息等,都能以离散 tokens 的形式完美“翻译”出来,实现各模态在表示空间上的统一。
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