MetaAI 重磅开源 ImageBind 一个嵌入空间来绑定所有内容

最新资讯2年前 (2023)发布 AI观察员

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PyTorch 实现和 ImageBind 的预训练模型。有关详细信息，请参阅论文：图像绑定：一个嵌入空间来绑定所有内容。

ImageBind 学习跨六种不同模式的联合嵌入 – 图像、文本、音频、深度、热量和 IMU 数据。它支持“开箱即用”的新型紧急应用，包括跨模态检索、使用算术组合模态、跨模态检测和生成。

图像绑定模型

新兴的零镜头分类性能。

型	IN1k	K400	纽约大学-D	电调	利维普	自我4D	下载
imagebind_huge	77.7	50.0	54.0	66.9	63.4	25.0	检查站

用法

安装 pytorch 1.13+ 和其他第三方依赖项。

conda create --name imagebind python=3.8 -y
conda activate imagebind

pip install -r requirements.txt

对于 Windows 用户，您可能需要安装才能读取/写入音频文件。（谢谢@congyue1977）soundfile

pip install soundfile

提取和比较各种模式（例如图像、文本和音频）的特征。

import data
import torch
from models import imagebind_model
from models.imagebind_model import ModalityType

text_list=["A dog.", "A car", "A bird"]
image_paths=[".assets/dog_image.jpg", ".assets/car_image.jpg", ".assets/bird_image.jpg"]
audio_paths=[".assets/dog_audio.wav", ".assets/car_audio.wav", ".assets/bird_audio.wav"]

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# Instantiate model
model = imagebind_model.imagebind_huge(pretrained=True)
model.eval()
model.to(device)

# Load data
inputs = {
    ModalityType.TEXT: data.load_and_transform_text(text_list, device),
    ModalityType.VISION: data.load_and_transform_vision_data(image_paths, device),
    ModalityType.AUDIO: data.load_and_transform_audio_data(audio_paths, device),
}

with torch.no_grad():
    embeddings = model(inputs)

print(
    "Vision x Text: ",
    torch.softmax(embeddings[ModalityType.VISION] @ embeddings[ModalityType.TEXT].T, dim=-1),
)
print(
    "Audio x Text: ",
    torch.softmax(embeddings[ModalityType.AUDIO] @ embeddings[ModalityType.TEXT].T, dim=-1),
)
print(
    "Vision x Audio: ",
    torch.softmax(embeddings[ModalityType.VISION] @ embeddings[ModalityType.AUDIO].T, dim=-1),
)

# Expected output:
#
# Vision x Text:
# tensor([[9.9761e-01, 2.3694e-03, 1.8612e-05],
#         [3.3836e-05, 9.9994e-01, 2.4118e-05],
#         [4.7997e-05, 1.3496e-02, 9.8646e-01]])
#
# Audio x Text:
# tensor([[1., 0., 0.],
#         [0., 1., 0.],
#         [0., 0., 1.]])
#
# Vision x Audio:
# tensor([[0.8070, 0.1088, 0.0842],
#         [0.1036, 0.7884, 0.1079],
#         [0.0018, 0.0022, 0.9960]])