这，就很抽象！
大家好，我是 Jack。
上周末，可把我忙坏了，公司有活动，周六参加了一天，周日又做了一天的视频。
新视频，还在赶制中，7 月份视频又鸽了一个月，难受~ 不过新视频绝对精彩，信我！
今天，聊聊“多模态”的两个算法，MDETR 挺有意思，DALL·E Mini 很抽象。
MDETR
今年，是“多模态”百家争鸣的一年，各种多模态算法，层出不穷。
MDETR 一种端到端的多模态推理算法，可以支持文本和图像的同时推理。
这就很有意思了。
输入：
5 people each holding an umbrella
MDETR 可以找出对应的人，并框选出来：
输入：
A green umbrella. A pink striped umbrella. A plain white umbrella
MDETR 只框选文字描述的目标：
这就是多模态，视觉和文本的结合。
甚至可以问：
What color is the train?
MDETR 可以告诉你是红色，并且把火车框选出来。
MDETR 是基于 DETR 实现的调制检测器，结合 NLP 来执行目标检测任务，真正实现了端到端的多模态推理。
对于图像，MDETR 采用的是一个 CNN 作为 backbone 提取视觉特征，然后引入位置编码；对于语言，采用训练好的 Transformer 语言模型来生成与输入值相同大小的 hidden state，然后作者采用了一个模态相关的 Linear Projection 将图像和文本特征映射到一个共享的 embedding 空间。
接着，将图像 embedding 和语言 embedding 进行 concat ，生成一个样本的图像和文本特征序列。
项目地址：
https://github.com/ashkamath/mdetr
DALL·E Mini
没错，这也是“多模态”的另一作品。
我之前在出过的 Transformer 教程中，提到过 DALL·E：
DALL·E，可以魔法一般地按照自然语言文字描述直接生成对应图片!
输入文本：鳄梨形状的扶手椅。
AI 生成的图像：
DALL·E Mini 是 DALL·E 迷你版，模型缩小了 27 倍。
我试着体验了一下，给模型输入了：
jack has a handsome face
Jack 拥有一张英俊帅气的脸，没错，就是这么不要 face。
一看结果，好家伙，抽象派的毕加索，都不敢这么画：
我又试了下:
a train
虽然，是那么回事，但这画的真“抽象”。
DALL·E Mini 倒是可以当做“抽象”作画使用，写实的画，要差太多。
因为 Mini 版本的原因，效果上，感觉也要弱于 DALL·E 。
可以看下，论文中展示的一些样例：
看着还可以，算法的思想还是很值得我们学习的。
项目地址：
https://github.com/borisdayma/dalle-mini
总结
“多模态”大势所趋，利用闲暇时间学习学习。
我是 Jack ，我们下期见！
