瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL)和苹果推出新型视觉模型4M-21，它是一个多模态、多任务的基础模型，能够在多种不同的输入和输出模态之间进行转换和预测。简单来说，4M-21就像一个多才多艺的艺术家，不仅能够理解一幅画（图像数据），还能根据这幅画创作出一首诗（文本描述）、一段音乐（深度信息）、甚至是一个舞蹈动作（3D人体姿态）。
- 项目主页：https://4m.epfl.ch
- GitHub：https://github.com/apple/ml-4m
例如，你有一台神奇的机器，它可以将你提供给它的任何东西——无论是一张图片、一段文字描述、一组深度数据还是其他任何形式的信息——转换成你所需要的任何其他形式。比如，你给它一张风景照片，它不仅能告诉你照片中的场景是在白天还是夜晚，还能创作出描述这个场景的诗句，甚至还能生成一个3D模型来展示这个风景。
主要功能：
- 支持多种模态输入和输出，包括图像、文本、深度信息、3D姿态等。
- 能够在不同模态之间进行转换和预测，实现“任何到任何”（any-to-any）的转换能力。
主要特点：
- 多模态能力：4M-21能够处理和生成多种类型的数据，包括图像、文本、深度图、语义分割等。
- 可扩展性：通过训练，模型可以扩展到更多的模态和任务，提高了模型的通用性和灵活性。
- 高性能：在多种基准测试中，4M-21表现出了优越的性能，与现有的专注于单一或少数任务的模型相比，没有损失性能。
工作原理：
4M-21模型采用了一种混合架构，将状态空间模型（SSM）如Mamba与滑动窗口注意力（SWA）相结合。它通过模态特定的分词器将各种模态映射到离散的标记序列，然后使用一个统一的Transformer架构来处理这些标记，实现模态之间的转换和预测。
具体应用场景：
- 图像和文本生成：根据图像内容生成描述性文本，或根据文本描述生成图像。
- 3D场景理解：利用深度信息和3D姿态数据，用于增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用。
- 跨模态检索：通过将不同模态的数据转换为共同的表示形式，实现跨模态的相似性搜索。
- 艺术创作辅助：帮助艺术家通过图像、文本等多种方式探索和表达创意。
论文还提到了4M-21模型的训练细节、实验结果和应用示例，展示了其在多模态学习和生成任务中的潜力。此外，论文公开了模型的代码和训练参数，以促进研究社区的进一步研究和开发。
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