Meta開源的新模型ImageBind，是第一個能夠一次從6種不同方式結合信息的AI模型。 核心概念是將 6 種類型的數據數據鏈接到單一的 embedding space，包括視覺數據(圖片和視頻的形式)、熱(像是紅外線影像)、文字、音頻、深度信息，以及最耐人尋味的 IMU(Inertial Measurement Unit，慣性測量單元)讀數。

　　 ImageBind 模型的概念架構

　　這聽起來有點抽象，但正是這個概念支撐起近來生成式 AI 的蓬勃發(fā)展。

　　比方說，Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 等文字轉成圖片的 AI 工具，在模型訓練階段就將文字和圖片鏈接在一起，它們在視覺數據中尋找模式，同時將信息和圖片描述鏈接在一起。 這就是這些 AI 工具能夠根據用戶的文字提示產生圖片的原因，許多同樣以文字提示產生視頻或音頻的 AI 工具也是如此。

　　在這概念下，未來的 AI 系統統能以同樣的模式交叉引用數據資料。 比方說，想象有個新的虛擬現實設備，它不僅可以產生聲音、視覺影像，還能產生物理環(huán)境中的動作感受。 當你想要模擬一趟海上之旅，虛擬現實系統不僅讓你置身在一艘船上，背景有海浪聲，還會讓你感受腳下的甲板搖晃、吹來涼爽的海風等等。

　　Meta 認為其他感官的數據資料，未來可望加入模型當中，例如觸摸、口語、氣味或者大腦 fMRI(功能性磁振造影)等。

　　雖然ImageBind只是Meta旗下一項項目，還沒有具體應用成果，卻指出生成式AI未來一大發(fā)展方向，同時對應到Meta重金投入的虛擬現實、混合實境以及元宇宙等愿景。

　　ImageBind 的研究不僅很有意思，Meta 更是堅定站在開源陣營當中，相較于 OpenAI、Google 等公司有不同做法。 ImageBind 也延續(xù) Meta 既有策略，向開發(fā)者和研究人員公開研究成果。