通過文字描述、圖像定位和聲音定位,BuboGPT 可以準確判斷聲音來源,即使音頻和圖像之間沒有直接關系,也可以合理描述兩者之間的可能關系。

相比其他多模態大模型,BuboGPT 利用文本與其他模態之間的豐富信息和明確對應關系,提供了對視覺對象及給定模態的細粒度理解。

為了實現多模態理解,BuboGPT 使用了一個共享的語義空間,并構建了一個視覺定位 pipeline,其中包括標記模塊、定位模塊和實體匹配模塊。

通過語言作為橋梁,BuboGPT 能夠將視覺對象與其他模態連接起來。研究人員還展示了 BuboGPT 在圖像描述、聲音來源識別等方面的能力,并開源了代碼和數據集,發布了可玩的 demo。

BuboGPT核心功能:

1、多模態理解: BuboGPT 實現了文本、視覺和音頻的聯合多模態理解和對話功能。

2、視覺對接: BuboGPT 能夠將文本與圖像中的特定部分進行準確關聯,實現細粒度的視覺對接。

3、音頻理解: BuboGPT 能夠準確描述音頻片段中的各個聲音部分,即使對人類來說一些音頻片段過于短暫難以察覺。

4、對齊和非對齊理解: BuboGPT 能夠處理匹配的音頻 - 圖像對,實現完美的對齊理解,并能對任意音頻 - 圖像對進行高質量的響應。


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