Digital avatarer har i dag blitt fundamentale elementer i flere industrier som film, spill og mote. Skapelsen av disse avatarene har tradisjonelt vært en tidkrevende og teknisk krevende prosess som krever avansert programvare, spesialisert kompetanse og omfattende ressurser. Hver fase — fra utforming av avatarens form, påføring av teksturer, rigging av skjelettstruktur og animasjon med hjelp av motion capture-data — innebærer komplekse tekniske utfordringer. Disse oppgavene har lenge vært forbeholdt store bedrifter med tilgang til dyrt utstyr og spesialiserte fagfolk. Den siste tidens gjennombrudd innen maskinlæring og generativ kunstig intelligens har imidlertid gradvis gjort denne teknologien mer tilgjengelig, og åpner opp for at mindre studioer og enkeltpersoner kan delta i utviklingen av digitale avatarer.

AvatarCLIP er et banebrytende rammeverk som muliggjør generering og animasjon av 3D-avatarer utelukkende basert på naturlige tekstbeskrivelser. I motsetning til tradisjonell programvare som krever dyp teknisk kunnskap, gjør AvatarCLIP det mulig for brukere uten spesialisert ekspertise å lage 3D-avatarer med spesifikke former og teksturer, samt animere dem ved hjelp av enkle tekstbeskrivelser. Dette rammeverket kombinerer den sterke visuelle og språklige forståelsen av CLIP-modellen, som guider genereringen av både geometrien, teksturene og animasjonene til 3D-menneskemodeller.

Teknologien starter med genereringen av 3D-menneskeskikkelsen gjennom et VAE-basert nettverk som er betinget av tekstbeskrivelser. Når de grunnleggende formene er generert, benyttes en volumrenderingsteknikk for å finjustere både geometri og teksturer. I tillegg introduserer AvatarCLIP en ny metode for animasjon, hvor bevegelsesprinsipper fra en bevegelses-VAE kombineres med CLIP-basert veiledning. Dette gjør det mulig å syntetisere bevegelsene i henhold til referansebeskrivelser, og dermed åpne for en rekke animasjonmuligheter uten behov for tradisjonelle bevegelsesdata.

Den største innovasjonen i AvatarCLIP er evnen til å generere og animere avatarer på en måte som er helt uavhengig av forhåndsinnsamlede data. Dette representerer et betydelig fremskritt sammenlignet med tidligere metoder som krevde store datamengder for å trene modeller, eller som begrenset kontrollen til brukeren i forhold til hva som kunne skapes. Ved å bruke tekstbeskrivelser som eneste input kan AvatarCLIP produsere avatarer og animasjoner som aldri før er sett, og dette på en måte som er både robust og fleksibel, som vist gjennom omfattende eksperimenter.

AvatarCLIP er derfor et verktøy som senker terskelen for hvem som kan skape avanserte digitale representasjoner. Brukerne kan nå lage avatarer og animere dem på en intuitiv og enkel måte, uten å måtte være eksperter på 3D-modellering eller animasjonsteknikker. Denne utviklingen er et betydelig skritt mot å demokratisere skaperprosessen for digitale figurer, og åpner opp for nye muligheter både for enkeltbrukere og små studioer som ønsker å produsere avansert innhold raskt og effektivt.

Samtidig som AvatarCLIP gir tilgang til kraftige verktøy for generering av avatarer, er det viktig å forstå de underliggende teknologiene som gjør dette mulig. Modellen benytter en dyp forståelse av språk og bilder, som gjør det mulig å knytte tekstbeskrivelser til komplekse geometriske og visuelle elementer. Ved å kombinere dette med kraften til maskinlæring og store datamengder, kan AvatarCLIP generere nøyaktige og detaljrike 3D-modeller som ikke bare er visuelle, men også kan bringes til liv gjennom realistiske animasjoner. For brukeren betyr dette at de ikke lenger er avhengige av dyre programvarer og teknisk kompetanse for å produsere profesjonelt innhold.

Dette representerer et paradigmeskifte i hvordan digitale avatarer kan skapes og brukes i ulike sammenhenger. Enten det dreier seg om virtuelle spill, digitale tvillinger, animasjoner for markedsføringskampanjer eller til og med filmproduksjon, vil AvatarCLIP kunne tilby løsninger som er både kostnadseffektive og tidseffektive. Det er imidlertid også viktig å merke seg at det fortsatt er utfordringer knyttet til nøyaktigheten av genererte 3D-modeller og animasjoner, spesielt når det gjelder svært detaljerte eller komplekse bevegelser. Modellen vil kunne produsere imponerende resultater, men den kan fortsatt møte vanskeligheter med å generere svært spesifikke eller teknisk krevende scenarier.

Det er derfor nødvendig for fremtidige forskning og utvikling å utforske ytterligere forbedringer av disse teknologiene, med særlig fokus på å utvide modellens evne til å håndtere et enda bredere spekter av bevegelser og detaljer. Samtidig bør det også være et kontinuerlig fokus på etisk bruk av slike verktøy, spesielt i lys av potensielle misbruk i digitale medier, som deepfakes og falsk representasjon.

Hvordan multimodale store språkmodeller (MLLM) revolusjonerer AGI-teknologi

Multimodale store språkmodeller (MLLM) har ført til betydelige fremskritt i utviklingen av kunstig generell intelligens (AGI), ved å muliggjøre komplekse språkuppgaver som tidligere ble ansett som utelukkende menneskelige. Disse modellene kombinerer tekst- og bildegjenkjenning, noe som gjør det mulig å håndtere informasjon fra forskjellige modaliteter samtidig. Eksempler på slike fremskritt inkluderer OpenAIs GPT-4V, som utvider GPT-4s evner ved å inkludere visuelle innganger og dermed kan behandle både tekst- og bildeinnhold. Videre har Google utviklet Gemini-serien, som går fra Gemini 1.0 til Gemini 1.5, og gir MLLM-er muligheten til å prosessere tekst, bilder og lyd, samtidig som de støtter opptil 1 million tokens, noe som betydelig forbedrer ytelsen.

Andre bemerkelsesverdige kommersielle multimodale språkmodeller er Anthropics Claude-3V-serie, HyperGAIs HPT Pro, Apples MM1, StepFun's Step-1V, og xAIs Grok-1.5V. Samtidig har fremveksten av åpne kilde MLLM-er hatt en stor innvirkning på AGI-landskapet, ved å integrere og forbedre evnene til å prosessere både visuelle og tekstuelle data. Blant de mest kjente åpne kilde-modellene finner vi LLaVA-serien, MiniGPT-4, VisionLLM, Qwen-VL, og flere andre.

Imidlertid har disse modellene fortsatt noen begrensninger, særlig når det gjelder trening på høyoppløselige bilder. Mange av de åpne kilde-modellene er trent på bilder med små, faste oppløsninger, som for eksempel 336×336 eller 448×448. Dette fører til suboptimal ytelse på bilder med uvanlige aspektforhold eller dokumentdata. For å adressere disse utfordringene har forskere utforsket to hovedtilnærminger: en involverer utforming av togrensede bilde-kodere, og den andre deler bildet opp i mange lavoppløselige fliser. Til tross for disse fremskrittene, har åpne kilde-modeller fortsatt betydelige hull når det gjelder forståelse av dokumenter, diagrammer og infografikk, samt gjenkjenning av tekst i bilder, sammenlignet med ledende kommersielle modeller.

For å adressere disse begrensningene og ytterligere forbedre multimodale modeller, har InternVL-modellen blitt foreslått. Denne modellen kombinerer et stort skala bilde-enkoder, InternViT-6B, med et språkmellomlag. InternViT-6B er en visjonstransformator med 6 milliarder parametere, spesialdesignet for å oppnå en gunstig balanse mellom ytelse, effektivitet og stabilitet. Språkmellomlaget er i utgangspunktet satt opp som den flerspråklige LLaMA-modellen, som brukes til bilde-tekst kontrastiv pre-trening. Etter bilde-tekst justering kan dette mellomlaget gradvis erstattes med større LLM-er, som for eksempel InternLM2-20B, som vil forbedre modellens ytelse på multimodale dialogoppgaver.

InternVL-modellen har tre hovedtrinn i sin treningsstrategi: kontrastiv pre-trening, generativ pre-trening og veiledet finjustering. Disse trinnene benytter offentlige data fra ulike kilder, alt fra støyete bilde-tekst-par på nettet til høykvalitets bildetekst, visuell spørsmålsbesvarelse (VQA) og multimodale dialogdata. Dette gjør det mulig for InternVL å ha svært tilpassbare egenskaper, som kan brukes til både visuelle og multimodale oppgaver.

En av hovedinnsiktene bak InternVL er muligheten til å kombinere bildegjenkjenning og språkforståelse i en fleksibel og effektiv arkitektur. Modellens visjon-enkoder kan brukes som ryggrad for visuelle oppgaver, og ved hjelp av oppmerksomhetspooling kan man ekstrahere globale visuelle funksjoner for bildeklassifisering eller tetthetsforutsigelse. For bilde-tekst kontrastive oppgaver, kan lignende metoder benyttes for å sammenligne de visuelle og tekstuelle representasjonene og måle deres likhet.

Denne utviklingen av multimodale store språkmodeller er viktig fordi den viser hvordan maskiner kan håndtere, forstå og generere innhold som består av flere modaliteter, i stedet for å være begrenset til en enkelt type data. Dette kan ha enorme implikasjoner for fremtidens teknologi, som kan hjelpe til med alt fra forbedret kommunikasjon mellom mennesker og maskiner til mer avanserte analyseverktøy som kan bearbeide mer komplekse typer informasjon. Videre er det viktig å merke seg at selv om vi ser betydelige fremskritt, er det fortsatt utfordringer knyttet til forståelsen av spesifikke oppgaver, som dokumentgjenkjenning, diagramanalyser og visuell spørsmålsbesvarelse. Hvilken retning fremtidens MLLM-er tar, vil avhenge av både teknologiske innovasjoner og hvordan vi velger å trene og justere disse modellene.

Hvordan multimodale modeller kan forbedre vår forståelse av video og lyd

I dagens forskningslandskap innen maskinlæring har det blitt et økende fokus på multimodale modeller som kan kombinere visuelle, auditive og tekstuelle data for å forbedre forståelsen av komplekse scenarier som video og lyd. Denne utviklingen har åpnet for nye tilnærminger som går langt utover tradisjonelle bildebehandlingsmodeller, og flere nyutviklede teknologier viser betydelige fremskritt. En av de sentrale utfordringene i multimodal maskinlæring er å finne metoder som kan integrere forskjellige typer data på en måte som er både meningsfull og effektiv.

Modeller som Valor, som kombinerer syn, lyd og tekst, og Vast, som bruker visuell, auditive og tekstuelle undertekster, representerer et betydelig steg fremover i maskinlæringens forståelse av video. Disse modellene er bygget på grunnleggende prinsipper som gjør det mulig å bruke flere datamodalityper samtidig, for eksempel ved å bruke lyd og tekst for å berike visuelle inntrykk i videoforståelse. De nyeste tilnærmingene innen dette feltet er designet for å kunne utføre både generiske visuelle og språklige oppgaver med høy presisjon, noe som gir et kraftig verktøy for analyse og forståelse.

Videre er forskningen som tar for seg adaptiv tilpasning av vision-transformers (f.eks. Internvl) et annet aspekt som forvandler hvordan vi behandler videoer og bilder. Ved å bruke store modeller som er i stand til å forstå både romlige og tidsmessige aspekter av bilder og videoer, åpnes nye muligheter for mer presis oppgaveutførelse, inkludert den semantiske segmenteringen av bilder og video som tidligere har vært en stor utfordring.

En annen interessant utvikling er innen video- og lydmodeller som Vindlu og Videollama, som fokuserer på effektiv trening av modeller på video- og språkdata. Slike teknologier gir oss muligheten til å skape mer avanserte video-til-tekst-systemer og dermed forbedre hvordan maskiner kan forstå både visuelle og auditive hendelser i sanntid. For eksempel kan videoanalyse i sanntid nå tolke tale, bevegelse og samhandling, og på den måten tilby nye applikasjoner i alt fra automatisk underteksting til hendelsesanalyse i video.

På en annen front har modeller som BEATs og Flashattention introdusert metoder for rask og minneeffektiv behandling av akustiske data. Denne typen forskning bidrar til å forbedre maskinens evne til å forstå og analysere lyd på en måte som kan benyttes til alt fra musikkkomposisjon til lydanalyse i film- og videoproduksjon.

Modeller som Blip-2, som fokuserer på bootstrapping av språk-bilde-pre-trening med frosne bildeenkodere, viser at fremtiden for multimodal maskinlæring ikke bare ligger i å kombinere data fra flere kilder, men i å optimalisere hvordan forskjellige modeller kan samarbeide for å levere bedre resultater. Dette innebærer at vi kan få mer presis kontroll over hvordan forskjellige typer informasjon blir prosessert og brukt i konkrete applikasjoner.

Når vi ser på disse fremskrittene, er det viktig å forstå at selv om teknologiene bak multimodale modeller er lovende, står vi fortsatt overfor betydelige utfordringer. Modellenes evne til å generalisere på tvers av svært forskjellige domener og scenarier er fortsatt under utvikling, og det er behov for omfattende testing for å sikre at de fungerer pålitelige i virkelige, uforutsigbare miljøer. Det er også et behov for å adressere etiske og personvernsrelaterte spørsmål knyttet til bruken av slike avanserte modeller.

En annen dimensjon som må tas i betraktning er tilgjengeligheten av data. For at multimodale modeller skal kunne utvikles og finjusteres, kreves det store mengder høykvalitets treningsdata. Dette fører til spørsmål om datatilgang, rettigheter og mangfoldet av data som brukes til å trene modellene, for å sikre at de ikke blir skjeve eller partiske.

Modellenes evne til å forstå og integrere ulike modaliteter som syn, lyd og tekst kan drastisk forbedre hvordan vi skaper og interagerer med digitale medier. Det vil være interessant å følge videre forskning og utvikling på dette feltet for å forstå hvordan disse teknologiene kan implementeres på praktisk nivå i fremtidige applikasjoner. Enten det gjelder automatisert videoredigering, forbedret tilbakemelding i talegjenkjenning eller mer presis interaksjon mellom mennesker og maskiner, er mulighetene enorme.

Hvordan NOAH Overgår Andre Metoder for Bildetrening og Domenegeneralisering

I de siste årene har metoder for tilpasning av store visjonsmodeller fått økt oppmerksomhet, spesielt innen områdene overføringslæring, few-shot læring og domene generering. En av de mest lovende tilnærmingene som har blitt introdusert, er NOAH (Neural Prompt Search), som har vist seg å overgå tradisjonelle tilnærminger som LoRA, Adapter, og VPT i flere viktige scenarier.

NOAH er et verktøy for effektiv tuning av store visjonsmodeller som fokuserer på å søke etter optimal konfigurasjon av såkalte "prompt-moduler". I eksperimenter gjennomført på VTAB-1k-benchmarkt, som består av 19 forskjellige datasett delt inn i tre hovedkategorier (naturlige, spesialiserte og strukturerte bilder), har NOAH konsekvent oppnådd bedre resultater enn sine konkurrenter. NOAH forbedrer den gjennomsnittlige nøyaktigheten med 1 % sammenlignet med den beste individuelle modulen, LoRA. Dette kan virke som en beskjeden gevinst, men i lys av variasjonen i de 19 datasettene, representerer det en betydelig forbedring.

Selv om NOAH i noen tilfeller ikke helt matcher spesialiserte tilnærminger som LoRA i visse oppgaver, viser den seg fortsatt å være overlegent i mer generelle scenarier. Dette er spesielt tydelig når modellen brukes på datasett som tilhører den "naturlige" kategorien, hvor bildene er nærmere opplæringsdataene (som ImageNet). På slike oppgaver drar NOAH fordel av en mer stabil optimalisering, noe som gjør at den kan tilpasse seg raskt og effektivt til nye utfordringer.

I de mer utfordrende "spesialiserte" datasettene, som medisinsk bildebehandling eller fjernmåling, er det imidlertid noen begrensninger. For eksempel oppnådde NOAH en gjennomsnittlig nøyaktighet på 84,9 % på EuroSAT-datasettet, som er bare marginalt bedre enn LoRA, som hadde en nøyaktighet på 84,6 %. Dette kan skyldes at NOAH i noen tilfeller har vanskeligheter med å finne den optimale konfigurasjonen for oppgaver som er mindre tilpasset den opprinnelige pretrainingsdomenet.

Når det gjelder few-shot læring, som vurderer hvordan modeller presterer med svært begrenset mengde treningsdata, viser NOAH overlegenhet når antallet treningseksempler øker. I scenarier med få treningsbilder (1-2 bilder per klasse), viser NOAH, LoRA og Adapter lignende resultater, men etter hvert som flere bilder blir tilgjengelige (16 bilder per klasse), blir NOAH betydelig bedre, med en ytelsesforskjell på rundt 2 % over de nærmeste konkurrentene. Dette viser styrken til NOAH i å kunne generalisere med færre data.

NOAH har også vist seg å være svært robust i møte med domene skift, en situasjon der trenings- og testdata kommer fra forskjellige kilder eller har forskjellige stiler. Dette kan være et vanlig problem i virkelige applikasjoner, der modellene må tilpasse seg nye domener med forskjellig bildebehandling, kontekst eller stil. På datasett som ImageNet-V2, ImageNet-Sketch og ImageNet-R, har NOAH betydelig overgått andre metoder som Adapter og LoRA, med forbedringer på mellom 4,8 % og 6,8 %. Dette gir et klart bevis på at NOAH har evnen til å håndtere domene skift på en effektiv måte.

I analyser av arkitekturen til subnettene som NOAH søker, er det interessant å merke seg at NOAH finner at noen typer oppgaver (spesielt de som tilhører den "strukturerte" gruppen) krever at modellens parametre er fordelt på de dypere lagene i nettverket. Dette kan ha viktige implikasjoner for fremtidig utvikling av modeller som er i stand til å håndtere mer komplekse bildebehandlingsoppgaver.

Det som også er bemerkelsesverdig med NOAH er at tilnærmingen ikke krever manuell finjustering av hyperparametre, noe som kan være tidkrevende og kostbart. I stedet kan NOAH automatisk finne den beste konfigurasjonen av prompt-moduler, noe som gir både effektivitet og fleksibilitet. I mange tilfeller er det vanskelig å oppnå denne typen optimalisering med tradisjonelle metoder som krever omfattende manuell konfigurasjon og testing.

Det er viktig å merke seg at den automatiserte tilnærmingen til NOAH ikke er helt uten utfordringer. For spesifikke typer oppgaver og domener som avviker sterkt fra pretrainingsdomenet, kan NOAH fortsatt ha problemer med å finne den mest optimale løsningen. Dette er et område der videre forskning kan føre til enda bedre ytelse, spesielt på spesialiserte domener som f.eks. medisinsk bildebehandling eller fjernmåling. Den største fordelen ved NOAH er dens evne til å lære på tvers av ulike oppgaver uten behov for intensiv manuell innsats, og det er her den gir en viktig forskjell i forhold til tradisjonelle metoder.

Når vi ser på fremtiden, er det klart at det fortsatt er mye rom for utvikling av slike systemer. For videre lesning, vil det være nyttig å fokusere på videre studier som utforsker automatisering i arkitekturdesign og effektivitet av systemer for domene tilpasning i dypt læring. Å forstå de underliggende mekanismene som gjør NOAH effektiv vil kunne gi innsikt i hvordan vi kan utvikle enda mer fleksible og robuste AI-systemer.

Hvordan ta bedre bilder utendørs uten å bruke mer penger enn nødvendig?
Hvordan fotografi og kunsthistorie konvergerer: Betydningen av bildemateriale i akademiske og museale sammenhenger
Hvordan kunstig intelligens forbedrer mekantronikk og ingeniørvitenskap: Muligheter og utfordringer
Hvordan fjerne glyfosat fra vann: Effektive teknologier og deres mekanismer
Hvordan kan utforming av sideåpninger redusere trykktap i avtrekkskanaler?