This is the Windows app named ImageBind whose latest release can be downloaded as ImageBindsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named ImageBind with OnWorks for free.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
imagebind
DESCRIERE
ImageBind is a multimodal embedding framework that learns a shared representation space across six modalities—images, text, audio, depth, thermal, and IMU (inertial motion) data—without requiring explicit pairwise training for every modality combination. Instead of aligning each pair independently, ImageBind uses image data as the central binding modality, aligning all other modalities to it so they can interoperate zero-shot. This creates a unified embedding space where representations from any modality can be compared or retrieved against any other (e.g., matching sound to text or depth to image). The model is trained using large-scale contrastive learning, leveraging diverse datasets from natural images, videos, audio clips, and sensor data. Once trained, it can perform cross-modal retrieval, zero-shot classification, and multimodal composition without additional fine-tuning.
Categorii
- Unified embedding space aligning six modalities (image, text, audio, depth, thermal, IMU)
- Image-centered alignment enabling cross-modal zero-shot reasoning
- Contrastive multimodal training on large-scale diverse datasets
- Zero-shot retrieval, classification, and composition across modalities
- Pretrained checkpoints and inference utilities for rapid experimentation
- Extensible framework for adding new modalities or adapting to custom data
Limbaj de programare
Piton
Categorii
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/imagebind.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
