4M

什麼是4M ？

4M是訓練多模式和多任務模型的強大框架。 用更簡單的術語來說，它是一種可以處理許多不同類型的視覺任務並同時使用不同類型的信息（例如圖像和文本）創建新內容的工具。 已顯示出對許多視覺任務的通用性和適應性，為計算機視覺及其他方面的更先進的多模式學習鋪平了道路。

誰是4M ？

4M主要專為計算機視覺和機器學習的研究人員和開發人員而設計。 如果您有興趣處理多種類型的數據（例如圖像和文本）以及可以生成新內容的構建模型，那麼4M與您的工作相關。

4M可以做什麼？

4M提供了廣泛的應用程序，包括：

• 圖像和視頻分析：從圖像和視頻中理解和提取信息。

• 內容創建：基於不同輸入的新圖像，視頻或其他內容。

• 數據增強：創建現有數據的變化以改善模型培訓。

• 多模式相互作用：允許不同類型的數據相互作用和相互影響。

以下是一些具體的例子：

• 從標準的RGB圖像中生成深度圖和表面正態。

• 圖像介入：從部分輸入重建完整的RGB圖像。

• 多模式檢索：查找與給定文本描述相匹配的圖像。

4M的主要功能

多模式和多任務訓練： 4M可以同時預測或生成各種輸入數據的輸出。

統一的變壓器體系結構：它使用單個變壓器編碼器架構體系結構，使其有效且易於使用。 處理之前，將不同的數據類型轉換為通用格式（令牌序列）。

部分輸入預測：即使僅一部分輸入可用， 4M可以生成輸出，從而使鏈的生成多模式數據。

自洽的預測：它生成的輸出在不同方式之間保持一致，從而確保可靠的結果。

細粒度的多模式生成和編輯：支持語義分割和深度圖生成等任務。

可控的多模式生成：允許您通過調整不同輸入條件的權重來控制輸出。

多模式檢索：利用預訓練的模型（如Dinov2和ImageBind）來基於文本描述進行有效的圖像檢索。

如何使用4M

這是開始的逐步指南：

1.訪問GITHUB存儲庫：在GitHub上找到4M代碼和預訓練的模型。

2.安裝依賴項：遵循文檔以設置必要的軟件和庫。

3.加載預訓練的模型：下載並加載預訓練的4M型號之一。

4.重複您的輸入數據：這可以是文本，圖像或其他相關數據類型。

5.選擇任務：選擇您要執行生成還是檢索。

6.實現模型：執行模型並觀察結果。根據需要調整參數。

7.輸出程序：將生成的令牌轉換回所需的格式（例如，圖像）。

該信息應清楚地了解4M及其功能。請記住，請諮詢官方的GitHub存儲庫，以獲取最新的文檔和說明。