浙江大学和 香港大学的研究人员推出OmniBind，这是一种大规模的多模态联合表示模型，能够处理包括3D、音频、图像和语言输入在内的多种数据类型。简单来说，OmniBind就像一个多语言的超级翻译器，但它不仅仅是翻译语言，它还能理解和转换不同类型的数据，比如将文字描述转换成3D模型，或者根据声音找到对应的图像。例如，你是一名游戏开发者，想要在游戏中实现一个功能，让玩家能够通过语音命令来创建或修改3D物体。使用OmniBind，你可以将玩家的语音转换成3D模型的特征，然后在游戏中实时生成或调整这些物体，提供一种新颖的交互体验。
- 项目主页：https://omnibind.github.io
- GitHub：https://github.com/zehanwang01/OmniBind
- 模型：https://huggingface.co/Viglong/OmniBind
OmniBind是一系列规模宏大（参数量从70亿到300亿不等）的多模态联合表示模型，能够全面支持3D模型、音频、图像及文本数据的输入。面对跨模态数据配对的稀缺问题，我们并未选择从头开始训练庞大型号，而是创新性地设计了一种机制，即重映射并融合多个预训练的专业模态模型空间。此方法通过间接扩容模型参数及增加模型接触的数据量，达到了“规模升级”的目的。
为了确保不同模态空间的高效融合，我们引入了双目标学习路由器，动态调整各模态权重，旨在实现跨模态的整体一致性对齐及语言表征的有效分离。重要的是，由于空间绑定与路由机制基于轻量级网络架构，OmniBind在训练效率方面表现卓越。即便是训练最大的300亿参数模型，也仅需未配对的单一模态数据集，并且在配备8-4090型GPU的单个计算节点上，耗时不过约三天。广泛而深入的实验评估证明了OmniBind作为全能型表示模型的高度灵活性与优越性能，特别是在任意查询处理和可组合多模态理解等复杂应用场景中，其潜力尤为显著。
主要功能：
- 多模态输入支持：支持3D模型、音频、图像和文本等多种类型的输入。
- 联合表示学习：能够将不同模态的数据映射到一个共享的空间中，实现跨模态的理解和转换。
主要特点：
- 大规模模型：OmniBind包含从7亿到30亿参数的不同规模模型。
- 数据稀缺性解决方案：由于跨模态数据对稀缺，OmniBind通过绑定多个预训练的专家模型（specialist models）来间接增加模型参数和数据量。
- 动态权重分配：通过学习路由器（routers）动态地为不同的数据空间分配权重，以实现跨模态的整体对齐和语言表示的解耦。
工作原理：
- 空间绑定：将不同模态的预训练空间通过简单的投影器绑定到一个基础模型上，如EVA-CLIP-18B。
- 权重路由：使用可学习的路由器动态预测不同模态的结合权重，基于输入信息和两个目标（跨模态整体对齐和语言表示解耦）。
- 多模态对比损失：在绑定过程中使用多模态对比损失来训练投影器，确保不同模态之间的语义对齐。
具体应用场景：
- 跨模态检索：根据一种模态的查询在另一种模态中检索相关信息，例如根据声音找到对应的3D模型。
- 零样本分类：在没有训练数据的情况下，对新的模态进行分类，如对未知音频或图像进行分类。
- 多模态内容创建：利用多模态表示来生成新的多模态内容，比如根据文本描述生成3D场景。
论文还提到了OmniBind的一些限制和未来的工作方向，比如目前只使用了14个现有的空间和4种模态，未来可能会探索更多的模态和更大的模型规模。此外，OmniBind的能力和潜在的负面影响主要继承自其使用的预训练模型，因此对这些模型进行额外的安全检测和过滤处理是很重要的。
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