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🔯LanguageBind：通过基于语言的语义对齐将视频语言预训练扩展到N模态
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😮 亮点
💡 高性能，但无需中间模式
LanguageBind 是一种以语言为中心的多模态预训练方法，以语言作为跨不同模态的绑定，因为语言模态已经得到充分探索并包含丰富的语义。
- 下面的第一张图展示了 LanguageBind 的架构。LanguageBind 可以轻松扩展到分割、检测任务，甚至可能扩展到无限的模态。
⚡️ 多模式、完全一致且海量的数据集
我们提出VIDAL-10M，即包含视频、红外、深度、音频及其对应语言的1000 万个数据，这极大地扩展了视觉模式之外的数据。
- 第二张图展示了我们提出的 VIDAL-10M 数据集，其中包括五种模式：视频、红外、深度、音频和语言。
🔥 多视角增强描述训练
我们对语言进行了多视角增强。我们生成了结合元数据、空间和时间的多视角描述，从而大大增强了语言的语义信息。此外，我们还使用 ChatGPT 进一步增强了语言，为每种模态对齐语言创建了良好的语义空间。
🤗 演示
- 本地演示。
强烈建议您试用我们的网络演示，它包含了 LanguageBind 目前支持的所有功能。
- 在线演示。在线演示
我们在 Huggingface Spaces 中提供
。在此演示中，您可以计算模态与语言的相似度，例如音频到语言、视频到语言以及深度到图像。
🚀 主要结果
视频语言
LanguageBind在四个数据集上实现了最先进的 (SOTA) 性能，* 捐献了完全调优的结果。
多种模式
视频语言、红外语言、深度语言和音频语言零样本分类，* 捐赠了充分调优的结果。
我们报告文本转音频的结果以供检索，* 捐赠完整调整的结果。
紧急结果
🛠️ 要求和安装
- Python >= 3.8
- Pytorch >= 1.13.1
- CUDA 版本 >= 11.6
- 安装所需的软件包：
🐳 模范动物园
表中的名称代表不同的编码器型号。例如，
LanguageBind/LanguageBind_Video_FT代表完全微调版本，而LanguageBind/LanguageBind_Video代表 LoRA 调优版本。您可以在推荐的API用法中自由替换它们。我们建议使用完全微调的版本，因为它提供更强大的性能。
情态 | LoRA调整 | 微调 |
视频 | ||
声音的 | ||
深度 | - | |
热的 | - |
版本 | 调优 | 模型大小 | 帧数 | 高频链路 | MSR-山地车 | 迪德莫 | 活动网 | MSVD |
LanguageBind_Video | 洛拉 | 大的 | 8 | 42.6 | 37.8 | 35.1 | 52.2 | |
LanguageBind_Video_FT | 全调音 | 大的 | 8 | 42.7 | 38.1 | 36.9 | 53.5 | |
LanguageBind_Video_V1.5_FT | 全调音 | 大的 | 8 | 42.8 | 39.7 | 38.4 | 54.1 | |
LanguageBind_Video_V1.5_FT | 全调音 | 大的 | 12 | 即将推出 | ㅤ | ㅤ | ㅤ | ㅤ |
LanguageBind_Video_Huge_V1.5_FT | 全调音 | 巨大的 | 8 | 44.8 | 39.9 | 41.0 | 53.7 | |
LanguageBind_Video_Huge_V1.5_FT | 全调音 | 巨大的 | 12 | 即将推出 | ㅤ | ㅤ | ㅤ | ㅤ |
🤖 API
我们开源所有模态预处理代码。如果您想从 Huggingface 或本地的模型中心加载模型（例如
LanguageBind/LanguageBind_Thermal），您可以使用以下代码片段！多模态绑定推理
我们在资产中提供了一些示例数据集，以便快速了解 languagebind 的工作原理。
然后返回以下结果。
紧急零射击
由于 languagebind 将各个模态绑定在一起，我们还发现了紧急零样本。它使用起来非常简单。
然后，你会得到：
X 语言任务的不同分支
此外，LanguageBind 可以分解为不同的分支来处理不同的任务。请注意，我们不训练 Image，它只是从 OpenCLIP 初始化。
热的
深度
视频
声音的
图像
请注意，我们的图像编码器与 OpenCLIP 相同。不像其他模态那样精细调整。
💥 VIDAL-10M
数据集位于DATASETS.md中。
🗝️ 训练与验证
训练和验证说明位于TRAIN_AND_VALIDATE.md中。
👍 致谢
- OpenCLIP
一个开源预训练框架。
- CLIP4Clip
一个开源的视频文本检索框架。
- sRGB-TIR
一个用于生成红外（热）图像的开源框架。
- GLPN
一个生成深度图像的开源框架。
🔒 许可证
- 该项目的大部分内容是在LICENSE
文件中找到的 MIT 许可证下发布的。
- 该项目的数据集根据DATASET_LICENSE
文件中找到的 CC-BY-NC 4.0 许可证发布。
✏️ 引用
如果您发现我们的论文和代码对您的研究有用，请考虑给出星星⭐和引用📝。
✨ 明星历史
LanguageBind
PKU-YuanGroup • Updated Jun 4, 2024