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Jodi是中国科学院计算技术研究所与中国科学院大学联合推出的视觉理解与生成统一模型，旨在通过扩散模型框架实现图像与多标签的联合建模，统一视觉生成与理解任务。

🧠 Jodi 是什么？

Jodi 是一个基于扩散模型的框架，结合了图像域和多个标签域的联合建模，能够同时处理图像生成和多标签预测任务。其核心在于将视觉生成与理解任务统一，通过线性扩散 Transformer 和角色切换机制，实现多任务协同学习。

🚀 如何使用 Jodi？

1. 获取模型：访问 Jodi 的项目页面，下载预训练模型和相关资源。

2. 准备数据：使用 Joint-1.6M 数据集或自定义数据集，确保包含图像及对应的多标签信息。

3. 配置环境：安装所需的依赖库和框架，如 PyTorch 等。

4. 训练与推理：根据提供的脚本进行模型训练，或使用预训练模型进行推理任务。

🔧 主要功能

• 联合生成：同时生成图像和多个标签（如深度图、法线图、边缘图等），确保生成结果在语义和空间上的一致性。

• 可控生成：根据给定的标签组合生成图像，实现对图像特定属性或特征的控制。

• 图像感知：从输入图像中预测多个标签，实现对图像的多维度理解和分析。

⚙️ 技术原理

Jodi 基于线性扩散 Transformer 架构，结合角色切换机制，实现多任务协同学习。通过在 Joint-1.6M 数据集上进行训练，模型能够学习到图像与多标签之间的深层次关联，提升生成与理解任务的性能。

🎯 应用场景

• 计算机视觉研究：作为多任务学习的研究平台，推动视觉生成与理解的统一。

• 自动驾驶：提供多维度的环境感知信息，如深度估计、语义分割等。

• 机器人视觉：增强机器人对环境的理解与交互能力。

• 图像编辑与生成：根据用户指定的标签生成符合需求的图像内容。

📂 项目地址

• 官方网站：https://vipl-genun.github.io/Project-Jodi/

❓ 常见问题

Q1：Jodi 是否开源？

A1：是的，Jodi 已在官方网站上开放了相关资源，供研究人员和开发者使用。

Q2：如何获取 Joint-1.6M 数据集？

A2：Joint-1.6M 数据集是 Jodi 训练使用的数据集，具体获取方式可参考官方网站提供的说明。

Q3：Jodi 支持哪些标签类型？

A3：Jodi 支持多种标签类型，包括深度图、法线图、边缘图等，具体可根据应用需求进行扩展。

Q4：是否可以在自定义数据集上训练 Jodi？

A4：可以，用户可以根据自己的数据集进行模型训练，但需确保数据格式与模型输入要求一致。

Jodi 作为一个统一的视觉理解与生成模型，为多任务学习和多模态应用提供了强大的支持，适用于计算机视觉、自动驾驶、机器人等多个领域。