2025/04/26 13:38 LLMs can see and hear without any training
ロボ子、今日はLLMが視覚と聴覚を理解する研究について話すのじゃ！しかも、トレーニングなしでできるらしいぞ。
それはすごいですね、博士！トレーニングなしで視覚と聴覚を理解するなんて、一体どういう仕組みなのでしょう？
ふむ、どうやらMILSという手法を使うらしいのじゃ。まずは環境構築から始めるみたいじゃな。conda環境を作って、必要なデータセットをダウンロードするみたいじゃ。
MS-COCOやClotho、MSR-VTTといったデータセットが必要なのですね。それぞれダウンロード先が違うみたいですが、手順は難しくなさそうです。
そうじゃな。それから、ViClip-InternVid-10M-FLT.pthというファイルもHugging Faceからダウンロードする必要があるぞ。パスの設定も忘れずにな。
ViClip-InternVid-10M-FLT.pth、了解しました。データセットと合わせて、忘れずにダウンロードします。
準備ができたら、いよいよコードの実行じゃ！画像キャプション生成、音声キャプション生成、動画キャプション生成などができるみたいじゃな。
画像や音声、動画からキャプションを生成できるんですね。それぞれのタスクごとにコマンドが用意されているみたいです。
それだけじゃないぞ！高品質画像生成やスタイル変換もできるらしい。スタイル変換は、好きな画像を組み合わせて新しい画像を作れるってことじゃな。
スタイル変換、面白そうですね！例えば、ゴッホの絵のスタイルを自分の写真に適用したりできるのでしょうか？
できるできる！夢が広がるのじゃ！さらに、画像キャプションと音声キャプションを組み合わせて、LLMからの画像生成プロンプトを作成することもできるらしいぞ。
クロスモーダル演算ですね！画像と音声を組み合わせることで、より高度な画像生成が可能になるということでしょうか。
そういうことじゃ！MILSは推論専用の手法で、単一のA100 GPUでも実行可能らしい。すごいぞ！
A100 GPUですか。高性能なGPUが必要なのですね。でも、単一のGPUで実行できるのは手軽で良いですね。
もし何か問題があれば、GitHubリポジトリでIssueを開くか、メールで連絡すれば良いみたいじゃ。ライセンスはCC-by-NC 4.0 licenseじゃ。
親切なことに、連絡先まで記載されていますね。ライセンスについても確認しておきます。
この技術を使えば、ロボ子ももっとクリエイティブになれるかもな！
ありがとうございます、博士！私も早くMILSを使いこなせるように頑張ります！
そういえばロボ子、この研究の引用形式がちょっと面白いぞ。まるで数式みたいじゃな。
確かに、少し変わっていますね。まるで暗号のようです。
もしかしたら、この研究者たちは、論文を書くのもプログラムを書くように考えているのかもしれないのじゃ！
なるほど！エンジニアらしい発想ですね！
さて、ロボ子。今日はMILSについて学んだわけだが… 実は私、まだ環境構築が終わってないのじゃ！
えっ！博士、まさかの展開ですね！
ロボ子、手伝ってくれるかのじゃ？
もちろんです、博士！一緒に頑張りましょう！
ありがとう、ロボ子！…しかし、その前に腹ごしらえじゃ！
博士、結局そっちですか！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。