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探秘CLIP模型的發(fā)展歷程及影響力
發(fā)布時(shí)間：2024-07-26 19:29:35 瀏覽量：281次
CLIP是Contrastive Language-Image Pre-training的縮寫，是一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的多模態(tài)模型。CLIP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是文本-圖像對(duì)，希望通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)得到文本-圖像的匹配關(guān)系。
在2021年，Open AI發(fā)布了DALL-E和CLIP，這兩個(gè)多模態(tài)模型中，DALL-E是用于生成模型的，而CLIP則是用文本作為監(jiān)督信號(hào)訓(xùn)練視覺(jué)模型。
Stable Diffusion模型中，將CLIP文本編碼器提取的文本特征嵌入到UNet中，作為連接文字和圖片的橋梁。
CLIP模型
CLIP通過(guò)兩個(gè)編碼器處理文本和圖像輸入，將它們嵌入到相同的空間中進(jìn)行表示。
在對(duì)比學(xué)習(xí)中，CLIP通過(guò)成對(duì)的輸入，訓(xùn)練模型接近匹配的數(shù)據(jù)對(duì)，同時(shí)遠(yuǎn)離不匹配的數(shù)據(jù)，從而建立文本和圖像之間的關(guān)聯(lián)。
OpenCLIP
OpenAI在其CLIP模型中使用了4億對(duì)圖像-文本數(shù)據(jù)集，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量成為關(guān)注焦點(diǎn)。
ALIGN通過(guò)規(guī)模過(guò)濾解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，從18億對(duì)圖像-文本中學(xué)習(xí)并成功在各種任務(wù)上取得了進(jìn)展。
點(diǎn)擊咨詢總結(jié)
CLIP模型的開(kāi)發(fā)代表著多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的一次重大突破。從Stable Diffusion到MetaCLIP，相關(guān)模型的不斷涌現(xiàn)加深了我們對(duì)多模態(tài)人工智能發(fā)展的認(rèn)識(shí)，顯示了在圖像和文本連接方面的進(jìn)步。
作者：Jacob Marks, Ph.D
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