在人工智能领域，多模态学习是一个重要的研究方向，它涉及到将不同类型的数据（如图像、视频、声音、深度图、热图、文本和IMU数据）整合到一个统一的模型中。Meta公司开发的ImageBind技术正是这一领域的一个突破，它允许机器像人类一样，通过多种感官数据来学习一个共享的表示空间，而无需在每一种可能的模态组合上进行训练。
ImageBind模型通过训练六种不同类型的数据来实现这一点，包括图像/视频、声音、深度图、热图、文本和IMU（相机运动）。这种训练方式使得模型能够在所有模态之间进行转换，赋予了它新的能力，比如基于声音剪辑生成或检索图像，或者识别可能发出特定声音的物体。
ImageBind的重要性在于它能够使机器全面地学习，就像人类一样。这项技术使得引擎能够理解和连接不同类型的信息，包括文本、图像、音频、深度、热感和运动传感器。通过ImageBind，机器可以在不训练每一种可能的模态组合的情况下学习一个单一的共享表示空间。
研究人员认为，ImageBind对于依赖多种模态的AI模型的能力提升具有重要意义。ImageBind能够使用图像配对数据学习不同模态的单一联合嵌入空间。此外，它还允许它们在不被观察的情况下相互“交流”并找到联系。这使得其他模型能够在资源密集型训练之外理解新的模态。
ImageBind模型的扩展性行为意味着其能力随着视觉模型的强度和大小而提高。因此，更大的视觉模型可以从非视觉任务中受益，比如音频分类。因此，Meta的ImageBind在零样本检索和音频及深度分类任务上超越了以往的工作。