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网站建设市场报价,智通人才网,百度快速排名培训,网站转移CLIP 是由 OpenAI 发布的一种文本-图像模型#xff0c;是融合文本与图像最具影响力的方案。引言在许多最新的深度学习模型中#xff0c;结合图像与文字的能力是一项强大的功能。这些模型能够分析图像的像素以理解其内容#xff0c;同时解析用户提示中的文字以把握用户的需求…CLIP 是由 OpenAI 发布的一种文本-图像模型是融合文本与图像最具影响力的方案。引言在许多最新的深度学习模型中结合图像与文字的能力是一项强大的功能。这些模型能够分析图像的像素以理解其内容同时解析用户提示中的文字以把握用户的需求然后将这两种理解融合起来生成响应。尽管这些模型仍存在局限性但它们所展现的能力在短短几年前还是难以想象的。由 OpenAI 发布的文本-图像模型 CLIP是目前融合文本与图像最具影响力的方法。它不仅是一个实用的独立模型还构成了当今众多多模态模型视觉-语言能力的基础从 LLaVA 等大型语言视觉模型到 Stable Diffusion 等生成式模型都依赖于 CLIP 的核心技术。本文将探讨 CLIP 的工作原理、实际应用场景及其局限性。应用场景传统的图像分类器会预先定义一组固定的图像类别并通过样本训练模型将图像归类到这些预设类别中。如果你只是想区分“猫”和“狗”的图片这种方法非常有效。但如果你需要一个能处理任意标签的模型呢与其使用固定类别是否可以让模型学会理解任意文本形式的类别描述在 CLIP 这类多模态文本-视觉模型出现之前这种固定标签的图像分类器是我们所能依赖的最佳方案。研究人员手动为包含数百万张图像的数据集打上大量固定的标签如“cat”、“spider”、“fluffy”等并采用监督学习方法进行训练。这种方法对于预定义的标签确实有效但缺乏可扩展性——因为可能的类别实在太多。这类模型无法有效学习词语之间的关系也无法回答与其训练数据不匹配的查询。此外它们未能利用词语之间的相似性来高效地泛化其理解能力。与此同时自然语言处理和计算机视觉领域的研究早已发展出成熟的嵌入embedding概念——即将词语、句子和图像表示为向量即一串数字这些向量编码了“相关”特征使得语义相近的对象具有相近的向量表示。例如“cat”和“dog”的嵌入彼此之间会比它们与“skyscraper”的嵌入更接近——无论这些嵌入来自词语本身还是描绘这些对象的图像。通过计算两个嵌入之间的距离我们可以衡量二者在语义上的相似程度。然而嵌入只有在同一模型生成的前提下才具有可比性。例如使用基于 ImageNet 的模型生成的猫图像嵌入无法与 word2vec 生成的“cat”这个词的词嵌入进行有意义的比较。CLIP——对比式语言-图像预训练2021年OpenAI 发布了其“对比式语言-图像预训练”Contrastive Language-Image Pre-training简称 CLIP模型。其基本思想是利用一个规模达互联网级别的带标题图像数据集训练一个模型使其为图像及其对应的文本标题生成相同的嵌入表示。最终得到的模型能够将文本和图像映射到同一个共享的特征空间中。这立即催生了强大的应用场景。例如我们可以为一张图像生成嵌入再将其与一系列文本嵌入进行比较从而判断哪段文本最能描述该图像。这种方法使得分类不再局限于预定义的类别而是可以基于任意短语进行。稍微深入一点技术细节CLIP 的训练过程采用对比损失contrastive loss目的是让图像与其对应标题的嵌入彼此靠近同时远离其他不相关的图像和标题。在每次训练步骤中模型输入是一个包含 N 个图像标题对的批次输出则是每个图像和标题各自的嵌入。训练目标是最大化真实图像-文本配对之间的余弦相似度同时最小化批次内所有其他错误配对的相似度。这一训练机制才是关键所在——至于文本编码器和图像编码器的具体模型架构反而是可以互换的实现细节。这种看似简单的方法却效果惊人。CLIP 论文的大部分内容都展示了它在各种计算机视觉任务和应用中所达到的全新顶尖水平。模型在训练过程中并非只是机械记忆图像-标题对而是学习到了一种图像与文本共享的表征方式能够泛化到训练数据之外的新样本。在这个特征空间中的每一个点既编码了图像本身也编码了描述该图像的文字从而带来了极为强大的应用潜力。CLIP 作为分类器——应用与局限对于与训练数据分布相近的图像和文本CLIP 的表现几乎如同法术一般。如果我想区分“red cars”和“blue cars”或者“sports car”与“SUV”模型可以直接胜任。过去我需要专门收集样本并训练一个针对特定任务的图像分类器而现在我只需用自然语言描述需求比如“区分‘open door’和‘closed door’”或者直接提问“is something on fire in this image?”就能立刻获得一个可用的解决方案。对于更复杂、特定领域的检测任务现成的 CLIP 模型并不能作为独立的解决方案。它们仍然受限于自身的训练数据和预训练目标。请记住这些模型是在“互联网上的带标题图像”上训练的——你的应用领域与这一数据分布差异越大模型的表现就越差。此外要注意你在网络上看到的许多关于该模型的样本包括本文中的部分样本往往是经过精心挑选的只为突出其效果。如果你试图用这类模型来检测制造流程中的细微异常很可能会感到失望。它无法告诉你凹痕的具体物理尺寸也可能难以区分划痕和材料本身的正常纹理。CLIP 在空间推理方面表现不佳虽然它通常能分辨出一张图是“a couple of cats”还是“tons of cats”但不要指望它能准确数出图中到底有多少只猫。分辨率也是一个重要的限制因素。CLIP 具备一定的光学字符识别OCR能力但受限于其运行时的低分辨率——通常低至 224×224 像素——导致图像中的小字号文本难以辨认。在将图像调整至该分辨率的过程中许多精细细节会丢失使得模型在直接应用时无法获取这些信息。阈值设定与相关性判断使用 CLIP 及类似模型时面临的另一个挑战是如何解读其输出的“相似度分数”。熟悉检测模型的人通常对置信度分数并不陌生。尽管这些分数往往未经校准且常被误当作概率来理解但至少它们具有一致性使用者可以凭经验法则或直觉判断什么样的分数代表“很可能”的检测结果。然而对于 CLIP 模型而言情况并非如此尤其是当你的查询内容偏离了模型训练数据的分布时。许多关于这项技术的演示通常关注的是相对分数例如在这张图中“cat”的分数是否高于“dog”或者在我的数据集中哪张图像的“zebra”分数最高通过比较相对分数而非绝对分数可以在一定程度上规避上述问题但这并不总是一种实用的解决方案。要可靠地设定相似度分数的阈值你实际上需要构建一个针对自身应用场景的专用数据集并生成标准的评估指标——但这又让我们回到了标注和整理数据集的老路上而这恰恰是我们最初希望避免的。找到巧妙且通用的方法来解决这一问题是直接有效利用 CLIP 的关键。幸运的是许多下游任务并不需要解决阈值设定的问题也能充分利用 CLIP 嵌入及其融合了图像与文本的联合表征能力。CLIP 用于语义相似性目前已有大量系统以 CLIP 为基础实现文本-图像的相似性搜索。这些嵌入表示非常适合根据文本描述从海量图像集合中高效筛选出相关图片。例如如果我想找出那张“night-time picture of a cat sleeping on a snowman”我知道它就在我的图库某处用 CLIP 搜索简直得心应手这些系统的工作原理是首先使用 CLIP 的图像编码器为图库中的每一张图像生成嵌入并将这些嵌入存入向量数据库。一旦完成这一步任何文本查询都可以通过生成对应的文本嵌入并在数据库中快速检索出与之最相似的 N 个图像嵌入来实现高效响应。向量数据库在执行这类操作时效率极高。当然将 CLIP 用作分类器时存在的诸多限制在这里也同样适用。设定阈值对于决定结果截断点仍然至关重要。搜索效果往往取决于你的数据集的独特性以及所需匹配查询的复杂程度。模型无法捕捉细微差别在多个结果彼此接近时也常常难以对它们进行准确排序。但即便存在这些局限CLIP 的表现依然非常出色远胜于此前的任何方法。结语自这一开创性方法首次发表以来研究社区已在此基础上做出了大量改进。虽然核心思想保持不变但研究人员不断优化这些理念开发出更准确、更快速或在其他方面更优越的模型。此外人们还发现了许多多样且出人意料的应用场景CLIP 提取的特征已被用于视频理解、提示引导的图像生成、大型语言视觉模型、零样本分割模型等众多领域。尽管本文无法详尽介绍所有这些模型扩展但我们已经涵盖了 CLIP 的基本原理帮助你理解它能做什么以及其工作机制。虽然 CLIP 本身无法独立可靠地解决所有问题但它无疑是计算机视觉工具箱中一件宝贵的工具也是构建更强大能力的绝佳起点。本人所在的岗位的一项重要工作就是持续追踪人工智能与计算机视觉领域的最新进展并探索如何将这些理念和方法应用于解决客户在特定行业中遇到的实际问题。像 CLIP 所开创的这种语言与视觉融合技术开启了众多可能性——我们致力于将这些创新转化为可靠、实用的解决方案并通过我们的计算机视觉平台加以实现。