LEGO 是由字节跳动和复旦大学共同研发的一款创新的多模态理解和图像定位模型。它能够处理和理解多种类型的输入，如图像、音频和视频，并对这些信息进行精准的分析和定位。
主要功能特点
- 多模态理解：LEGO 模型能够处理和理解包括图像、音频和视频在内的多种类型的输入，实现跨媒体的信息提取和分析。
- 强大的定位能力：该模型在多种模态中具备精准定位能力，如在图像中识别物体位置，在视频中找到特定事件的时间点，在音频中定位声音源。
- 高质量数据集构建：研究团队构建了一个包含丰富空间和时间信息的多样化、高质量多模态训练数据集，为模型训练提供了宝贵资源。
- 处理复杂任务：LEGO 模型可处理包含多元素和复杂指令的任务，根据详细描述或指令分析和解释内容，提供准确输出。
- 广泛应用潜力：适用于内容创作、教育、娱乐、安全监控等多个领域。
- 实时处理和响应：能够快速处理输入并生成响应，适合需要实时分析和反馈的场景。
工作原理
LEGO 模型的工作原理包括多模态数据处理、特征提取、融合和上下文分析，以生成精确的定位和响应：
- 数据处理：处理图像、音频和视频等多种类型的输入数据，包括解析和预处理。
- 特征提取：从每种输入数据中提取关键特征，如图像中的物体、音频的节奏等。
- 多模态融合：将不同数据源的特征整合，形成统一的多层次理解。
- 上下文分析：分析融合后的数据及其上下文信息，如识别图像背景、理解音频语境。
- 定位和响应生成：根据用户指令进行定位和生成响应，如标识图像中的物体位置。
- 输出结果：生成响应，可能是文本描述、标记图像、突出音频片段或视频片段。
项目及演示
- 项目主页：LEGO 项目主页
- 论文链接：LEGO 论文
- GitHub 仓库：LEGO GitHub
