由于图像 tokens 的 embedding 是全新初始化的,需要大规模的预训练来使其与多模态理解和生成任务对齐。此外,Show-O 省略了用于提取文本 embeddings 的独立 text encoder,这对于在单个 Transformer 内实现文本和图像内容的有效对齐提出了挑战。 一、 训练流程概述: 采用三阶段训练方法,逐步有效地训练 Show-O。 二、 ...
由图2可知show-o的输入可以有三种,分别为(从左到右)多模态理解、视觉生成与多模态生成,但无论是哪种都可以看出第一步都是将输入转换为token序列,然后传入show-o的主体模型(transformer)中,接下来我将依次进行介绍。 Tokenization 图3 标记统一格式说明 如图3所示,无论输入有什么模态,均被转换为一系列tokens,图中...
最近多模态生成领域也在“神仙打架”,比如Meta的全新训练方法Transfusion,用单个模型就能同时生成文本和图像! 还有之前华为、清华提出的个性化多模态内容生成技术PMG,生成的内容可“量身定制”,更能满足偏好。 这些效果炸裂的新成果证明了多模态生成一直是研究热门,更实际点的证明还有: 从学术角度来看,今年CVPR等顶会的...
实时语音交互,可打断,低延迟,多模态gpt-4o-realtime模型的AI语音助手 bi胜li量老师 406 1 京东提出全球首个面向遥感任务设计的亿级视觉Transformer大模型,基于百万级遥感数据集进行预训练,下游检测,分割等任务性能SOTA,目前模型和代码已开源! AI做题家 1069 0 【AI虚拟伙伴】对接本地Ollama VLM教程 图像识别多...
万万没想到,与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。 比如训练一个图像分类模型,除了标注好类别的图像数据集,增加视频、音频、点云等模态数据,也能显著提升模型在图像分类上的性能。 这样一来,在AI训练阶段就可以减少与特定任务直接相关的标注数据需求,可以节省大量成本,或在数据有限的任务上提供新解...
多模态记忆Transformer在医学图像报告生成中展现出显著优势。该模型（MMTN）通过创新的编码器设计，有效整合了医学图像、医学术语和文本报告，旨在减少报告不一致并提高生成报告的准确性。研究者针对医学图像与报告的一致映射和术语知识的利用，提出了独特的网格模块、术语BERT模块和记忆增强模块，以捕捉和记忆...
基于内存增强与多模态特征融合的视频描述生成研究 多模态特征融合自注意力机制Transformer卷积神经网络近些年,科学与技术的进步推动了视频描述生成的快速发展,视频描述生成旨在给定一段视频,计算机自动生成相应的自然语言对... 计算机科学与技术 被引量: 0发表: 2023年 基于记忆单元和多模态融合的视频实时评论生成方法研究...
一篇新论文提出了一种全新的观点,认为Transformer实际上是一种多状态RNN(循环神经网络)。这一观点为理解Transformer的内部机制提供了新的视角,也为改进和优化模型提供了新的思路。通过深入研究Transformer与RNN的关系,我们可以更好地理解和应用这两种模型,推动自然语言处理技术的发展。 3. 多模态理解:打破界限,实现跨...
清华系团队拿到上亿融资,用Transformer来做多模态大模型 近日,一支由清华人工智能研究院副院长朱军教授带领的新团队悄悄完成了近亿级天使轮融资。机器之心了解到,这家多模态大模型创业公司名为生数科技,公司正式成立于2023年3月,由瑞莱智慧RealAI、蚂蚁和百度风投联合孵化,前瑞莱智慧副总裁唐家渝出任首席执行官。本轮融...
咪咕公司2024年Transformer驱动的视频扩散模型与多模态视频生成研发项目于2024-07-09 09:00唱价,已按比选文件规定的评审方法完成评审工作,现将中选候选人公示如下: 一、中选候选人的中选情况 1、中选候选人的应答报价及中选情况: 第一中选候选人: 北京智谱华章科技有限公司,中选份额100%: 应答人报价:未含税...