ImageBind Demo 官网

ImageBind Demo 图文介绍：

ImageBind Demo 由 Meta 基础人工智能研究部门（FAIR）托管，是 2023 年开源项目「ImageBind」的官方交互式展示站。该模型首次将图像、文本、音频、视频、热成像（IR）和惯性测量单元（IMU）六种模态嵌入到同一向量空间，实现“以图搜音”“以文搜视频”“以热成像+音频生成图像”等跨模态检索与组合生成，无需配对监督数据即可在 30 秒内完成推理。

主要功能

1. 跨模态检索：上传任意一种模态文件，自动返回其他五种模态的最相似结果（如鸟声→鸟图、火山视频→热成像）
2. 组合查询：可同时上传“猫图+雨声”文本，检索“猫在雨中的视频”或生成对应图像
3. 零样本分类：输入图像，模型在音频、文本空间寻找类别描述，实现无标注分类
4. 向量下载：提供 1,024 维浮点向量与 JSON 元数据，方便研究者导入 Faiss、Milvus、Pinecone 等向量库
5. 可视化对齐：t-SNE 交互图实时展示六种模态在统一空间的聚类效果
6. 生成桥接：与 Stable Diffusion、ControlNet 官方插件串联，实现“声音→特征向量→图像生成”工作流
7. 批量 API：REST 接口支持单次 1,000 条文件 URL 推理，返回 JSON 向量与 Top-K 结果
8. 开源权重：基于 Apache 2.0 发布，可离线商用；Demo 站仅提供体验与非生产级 API
9. 在线 Notebook：一键克隆 Colab 与 GitHub Codespaces 示例，5 分钟跑通自定义检索
10. 社区 benchmark：上传私有数据集即可在后台自动计算零样本检索 mAP，结果实时排行

应用场景

• 科研教学：快速验证多模态对齐算法，无需自建 GPU 集群
• 档案馆/媒体：用口播音频反向检索历史视频片段，提升资料复用率
• 工业检测：以“热成像+异响”组合查询，定位设备故障图像样本
• 内容创作：BGM 自动匹配画面情绪，为短视频一键生成候选配乐
• 语音助手：用环境声音+IMU 向量增强语义理解，降低误唤醒

是否收费

• 免费体验：每月 500 次推理，单文件≤20 MB，结果带 Meta 水印
• Research 套餐：49 美元/月：10,000 次推理，批量 API，去水印
• Commercial 套餐：199 美元/月：100,000 次，商业许可，优先 GPU
• 离线授权：面议，提供 On-premise Docker 镜像与完整权重，无调用限制

平台兼容性

• Web 上传：Chrome、Safari、Edge、Firefox 最新版
• 支持文件：JPG/PNG/GIF（图）、MP4/WebM（视）、WAV/MP3（音）、TXT（文）、CSV（IMU）
• API：HTTPS JSON，提供 Python、JavaScript、Go、C# SDK
• 本地运行：Ubuntu 20.04+、CentOS 8、macOS 12+（Apple Silicon & Intel），推荐 RTX 3080 或 A100 40 GB
• 云镜像：已上架 AWS AMI、阿里云市场、Azure VM，一键启动

数据与合规

• 上传文件仅用于实时推理，默认 24 小时内删除；离线版数据不出本地
• 符合 GDPR、CCPA 研究豁免条款，支持签署 DPA
• 模型权重 Apache 2.0 开源，可商用与二次分发；演示站 API 不得用于生成违法内容

ImageBind Demo 是 Meta 官方多模态“统一嵌入”实验室入口，用 30 秒演示“图-文-音-视-热-IMU”六种信号在同一空间的奇妙对齐，为科研、内容与工业场景提供前所未有的跨模态检索与生成能力，是探索下一代多模态 AI 的必备工具。