# マルチモーダルアラインメント

CLIPアーキテクチャに基づくViT-Huge画像エンコーダーで、AppleがリリースしたDFN5B-CLIPモデル。視覚特徴抽出タスクに適しています。

SigLIPベースの視覚Transformerモデル、画像エンコーダ部分のみを含み、オリジナルアテンションプーリングメカニズムを採用

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。

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。