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4M
4M
4M模型的目标受众是计算机视觉和机器学习领域的研究人员和开发者，特别是那些对多模态数据处理和生成模型感兴趣的专业人士。该技术可以应用于图像和视频分析、内容创作、数据增强和多模态交互等场景。
模型训练与部署AI模型#多模态学习#Transformer模型#条件生成#视觉任务国外精选商用
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简介
4M是一个用于训练多模态和多任务模型的框架，能够处理多种视觉任务，并且能够进行多模态条件生成。该模型通过实验分析展示了其在视觉任务上的通用性和可扩展性，为多模态学习在视觉和其他领域的进一步探索奠定了基础。
截图
产品特色
多模态和多任务训练方案，能够预测或生成任何模态。
通过将模态转换为离散标记序列，可以在统一的Transformer编码器-解码器上训练。
支持从部分输入进行预测，实现多模态链式生成。
能够根据任意子集的其他模态生成任何模态，实现自我一致的预测。
支持细粒度的多模态生成和编辑任务，如语义分割或深度图。
可进行可控的多模态生成，通过不同条件的权重控制生成输出。
支持多模态检索，通过预测DINOv2和ImageBind模型的全局嵌入来实现。
使用教程
访问4M的GitHub仓库以获取代码和预训练模型。
根据文档说明安装所需的依赖项和环境。
下载并加载预训练的4M模型。
准备输入数据，可以是文本、图像或其他模态。
根据需要选择生成任务或检索任务。
运行模型并观察结果，根据需要调整参数。
对生成的输出进行后处理，如将生成的标记转换回图像或其他模态。
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