# セマンティックエンハンスメント

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、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。

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、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。

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。

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。