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Huggingface
论文LanguageBind_Audio项目介绍
项目背景
LanguageBind_Audio是一个多模态预训练项目，它通过语言为核心，将多种模态（如视频、音频、深度、热成像等）结合在一起，实现跨模态的语义对齐和信息传递。该项目是基于知名开源平台开发的，其主要目标是探索如何利用语言作为统一的接口，将不同模态的数据高效结合。
项目亮点
高效性能，免中间模态
LanguageBind_Audio采用语言为中心的多模态预训练方法，利用语言作为多模态间的“连接桥梁”。由于语言模态已经被广泛研究且包含丰富的语义信息，这种方法可以有效地扩展至分割、检测等任务，甚至进一步拓展到无限多的模态。
大规模整合数据集 —— VIDAL-10M
项目中推出了VIDAL-10M数据集，包含视频、红外、深度、音频及其相关的语言信息，总计1000万条数据。这些数据远远超越了传统的视觉模态，极大地扩展了多模态研究的数据基础。
多视角增强描述训练
在训练过程中，LanguageBind_Audio通过结合元数据、空间和时间信息来增强语言的多视角描述。为每种模态的语言建立良好的语义空间，甚至运用ChatGPT进一步丰富语言的语义信息。
项目成果
- 状态最高水平：LanguageBind-Audio在五个数据集上取得了当前最先进的性能（SOTA）。
- 全面开放源码：项目开放了所有的代码和相应的文本数据，使得用户可以进一步修改代码，基于自身数据进行训练。
- 丰富的数据展示：在Huggingface平台上，用户可以在线计算模态与语言之间的相似度。
使用指南
环境要求和安装步骤
- Python版本要求：3.8及以上
- Pytorch版本要求：1.13.1及以上
- CUDA版本要求：11.6及以上
用户可以通过如下命令进行项目的代码克隆及依赖库安装：
git clone https://github.com/PKU-YuanGroup/LanguageBind
cd LanguageBind
pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install -r requirements.txt
模型展示和体验
用户可以在local或在线demo中测试LanguageBind提供的多模态计算能力，包括从音频到语言、视频到语言等的相似性计算。此外，项目提供多个经过不同调优方式处理的模型以供选择。
项目贡献
LanguageBind_Audio项目背后有一个强大的开发团队及诸多贡献者，共同推动项目的发展和技术突破。如果您觉得该项目对您的研究工作有所帮助，欢迎为项目打星和引用相关论文。
开发许可
该项目主要内容采用MIT许可证发布，数据集则依据CC-BY-NC 4.0许可证使用。用户在满足规定的条件下可以自由下载、使用和修改项目信息。
通过LanguageBind_Audio项目，开发团队希望促进行业内多模态跨模态研究的快速发展，为人工智能领域带来新的视野和启示。
