CLIP - Serbipunk/notes GitHub Wiki

CLIP is a multimodal AI model developed by OpenAI. CLIP 是由 OpenAI 开发的多模态 AI 模型。

It learns to associate images and text through contrastive learning. 它通过对比学习来关联图像和文本。

How CLIP Works? | CLIP 的工作原理

CLIP is trained on a large-scale dataset of image-text pairs. CLIP 在大规模的图文配对数据集上进行训练。

It uses two encoders: an image encoder and a text encoder. 它使用两个编码器：一个图像编码器和一个文本编码器。

The image encoder extracts visual features from images. 图像编码器从图像中提取视觉特征。

The text encoder processes and embeds textual descriptions. 文本编码器处理并嵌入文本描述。

CLIP maximizes similarity between correct image-text pairs. CLIP 使正确的图文配对之间的相似度最大化。

It minimizes similarity between incorrect pairs. 它使错误配对之间的相似度最小化。

Key Features | 主要特点

CLIP can perform zero-shot learning without fine-tuning. CLIP 可以进行零样本学习，无需微调。

It understands images in an open-domain setting. 它能在开放环境中理解图像。

It aligns images and text in a shared embedding space. 它将图像和文本对齐到一个共享的嵌入空间。

Applications | 应用场景

It can classify images without labeled datasets. 它可以在没有标注数据的情况下进行图像分类。

It enables advanced image captioning. 它能够进行高级图像描述生成。

It supports text-based image retrieval. 它支持基于文本的图像检索。

It is used in AI-generated art like DALL·E. 它被应用于 AI 生成艺术，如 DALL·E。