ImageBindDC는 ImageBind의 통합된 특징 공간에서 작동하는 새로운 데이터 압축 프레임워크입니다. 기존의 분포 매칭 방식을 넘어, 푸리에 도메인에서 작동하는 강력한 특성 함수(CF) 손실을 사용하여 정확한 통계적 정렬을 수행합니다. 단일 모드 정렬, 교차 모드 정렬, 결합 모드 정렬의 세 가지 수준의 분포 일관성을 유지하도록 설계되었습니다. NYU-v2 데이터셋에서 클래스당 5개의 압축된 데이터 포인트로 훈련된 모델이 전체 데이터셋으로 훈련된 모델과 동등한 성능을 보이며, 이전 최고 방법보다 8.2% 절대적인 성능 향상을 달성하고, 압축 시간은 4배 이상 단축되었습니다.
