多模态互动是指在外语教学和学习的过程中, 通过多个角度体现资源的多通道性, 利用多种教学手段来调动学习者多种感官协同运作, 引起学习者多方面联想, 完成多种形式的师生、生生、师生与媒体、师生与资源、师生与环境之间的交际或互动, 以达到加深印象、强化记忆和有意义输出的目的。它以社会符号学为视角, 以系统功...
摘要:大多数多模态深度学习方法使用特定于模态的架构,这些架构通常是单独训练的,无法捕获促使不同数据源集成的关键跨模态信息。本文介绍了混合早期融合注意力学习网络 (HEALNet)——一种灵活的多模态融合架构,它 a) 保留特定于模态的结构信息,b) 在共享潜在空间中捕获跨模态交互和结构信息,c) 可以在训练和推理期间...
摘要:许多不可避免的因素可能导致不确定模态缺失的情况,从而阻碍多模态建模的有效性并降低模型的性能。为此,提出了一个表示分解和对齐 (ReFA) 框架,用于不确定缺失模态下的多模态情感分析(MSA) 任务。具体而言,提出了一个细粒度的表示分解模块,通过跨模态翻译和情绪语义重建将模态分解为情绪相关和模态特定的表示,从而...
作者提出了一个统一的模态预训练架构,即UNIMO,可以有效适应两种单一模式,以及多模态理解和生成任务。 通过利用大规模的自由文本语料库和图像集合,提高了视觉和文本理解的能力,并通过跨模态对比学习(CMCL)将文本和视觉信息对齐到一个统一的语义空间中。 4.ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or ...
结合论文说一下我对多模态大模型的理解。 / 01 / 多模态的概念 在机器学习中,图像、视频、文本、语音等每一种数据形式都是一种模态,所谓多模态,就是利用模型去同时处理多个模态数据,例如图生文本、文本生图等。多模态大模型则是在大规模语料上预训练能更好地理解和处理复杂的多模态数据。
多模态生成是指综合使用图像,视频,文本等多种模态信息,进而自动化地生成符合人类视觉,文化的文本片段描述。 这次我整理了16篇多模态生成领域的论文,希望对大家的学习有所启发。 3D caption系列论文 1.Spatiality-guided Transformer for 3D Dense Captioning on Point Clouds ...
多模态推理系统依靠预先训练的目标检测器从图像中提取感兴趣的区域。然而，这个重要的模块通常是一个黑盒...
多模态融合的性能增益随着随机翻转幅度的增加而降低，这表明了精确对齐的重要性。LearnableAlign的可视化注意...
1.通过多模态基础模型 走向通用人工只能 论文题目:Towards artificial general intelligence via a multimodal foundation model 论文来源: Nature Communications 人工智能的基本目标是模仿人类的核心认知活动。尽管人工智能研究已经取得了巨大的成功,但现有的大多数方法只具有单一的认知能力。为了克服这一局限性并向通用人工智...
【新智元导读】全面了解多模态大语言模型，首个跟踪MLLM进展的论文集合发布。进展跟踪链接（Awesome-MLLM，实时更新）：https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models 近年来，大型语言模型Large Language Models（LLM）的研究取得了显著的进展（例如GPT-3，LLaMa，ChatGPT，GPT-4），这些模型在...