2025年最高の 22 個のマルチモーダルアライメントツール

ALIGNは視覚-言語デュアルエンコーダーモデルで、コントラスト学習により画像とテキスト表現のアラインメントを実現し、大規模ノイズデータを活用して先進的なクロスモーダル表現効果を達成します。

胸部X線領域に最適化された言語モデル。語彙の改良、革新的な事前学習プロセス、テキスト拡張技術により優れた性能を実現

LanguageBindは言語を中心としたマルチモーダル事前学習手法で、言語を異なるモダリティ間の絆として利用し、セマンティックアラインメントを実現します。

LanguageBindは言語を中心としたマルチモーダル事前学習手法で、言語を異なるモダリティ間の絆として、ビデオ、赤外線、深度、音声など様々なモダリティの意味的アライメントを実現します。

LanguageBindは、言語を異なるモーダル間の結びつきとして、意味論的アラインメントを実現する言語中心のマルチモーダル事前学習手法です。

LanguageBindは、言語ベースのセマンティックアラインメントを通じてビデオ-言語事前学習をNモーダルに拡張するマルチモーダルモデルで、ICLR 2024に採択されました。

E5-Vはマルチモーダル大規模言語モデルに基づく汎用埋め込み手法で、テキストと画像の入力を処理し統一された埋め込み表現を生成できます。

BERT-base-multilingualをファインチューニングした多言語CLIPテキストエンコーダで、69言語をCLIPビジュアルエンコーダとアライメントできます。

M3D-CLIPは3D医用画像専用に設計されたCLIPモデルで、コントラスト損失により視覚と言語のアラインメントを実現します。

LanguageBindは、言語を通じてマルチモーダルの意味的アラインメントを実現する事前学習モデルで、ビデオ、オーディオ、深度、サーモグラフィーなどの様々なモダリティと言語をバインドし、クロスモーダルの理解と検索を可能にします。

LanguageBindは言語を中心としたマルチモーダル事前学習手法で、言語を異なるモダリティ間の絆として、ビデオ、赤外線、深度、オーディオなど様々なモダリティの意味的アラインメントを実現します。

LanguageBindは言語を紐帯としてマルチモーダルの意味的アラインメントを実現する事前学習フレームワークで、ビデオ、赤外線、深度、音声など様々なモダリティと言語の共同学習をサポートします。

LanguageBindは言語を中心としたマルチモーダル事前学習手法で、言語を異なるモダリティ間の絆として利用し、マルチモーダル意味アラインメントを実現します。

FG-CLIPは細粒度視覚とテキストアラインメントモデルで、2段階のトレーニングによりグローバルおよびリージョンレベルの画像テキストアラインメントを実現し、細粒度視覚理解能力を向上させます。

UniMEはマルチモーダル大規模モデルに基づく汎用埋め込み学習フレームワークで、テキスト識別知識蒸留とハードネガティブサンプル増強の指示チューニング戦略により、マルチモーダル埋め込み能力を大幅に向上させています。

LanguageBindは言語を中心としたマルチモーダル事前学習手法で、言語意味アラインメントによりビデオ-言語事前学習をNモーダルに拡張し、高性能なマルチモーダル理解とアラインメントを実現しています。

InternVL3-8Bは、高度なマルチモーダル大規模言語モデルで、卓越したマルチモーダル感知と推論能力を備え、画像や動画などのマルチモーダルデータを処理できます。

LanguageBindは、言語の意味的アライメントを通じてビデオ-言語事前学習をNモーダルに拡張するマルチモーダル事前学習フレームワークで、ICLR 2024に採録されました。

CLAPは自然言語監視を通じてバイナリコード表現を学習するフレームワークで、バイナリコードと自然言語記述を整合させることで解析性能を向上させます。

EMOVAはエンドツーエンドの全能モーダル大規模言語モデルで、視覚、聴覚、音声機能をサポートし、感情音声対話能力を備えています。

HPTは異なるエンティティを共有潜在空間にアライメントするトランスフォーマーモデルで、戦略学習における拡張行動の研究に焦点を当てています。

UniMEはマルチモーダル大規模モデルに基づく汎用埋め込み学習モデルで、モーダルの壁を打破し、クロスモーダル検索と埋め込み学習を実現することに焦点を当てています。