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探秘CLIP模型的发展历程及影响力
发布时间：2024-07-26 19:29:35 浏览量：281次
CLIP是Contrastive Language-Image Pre-training的缩写，是一种基于对比学习的多模态模型。CLIP的训练数据是文本-图像对，希望通过对比学习得到文本-图像的匹配关系。
在2021年，Open AI发布了DALL-E和CLIP，这两个多模态模型中，DALL-E是用于生成模型的，而CLIP则是用文本作为监督信号训练视觉模型。
Stable Diffusion模型中，将CLIP文本编码器提取的文本特征嵌入到UNet中，作为连接文字和图片的桥梁。
CLIP模型
CLIP通过两个编码器处理文本和图像输入，将它们嵌入到相同的空间中进行表示。
在对比学习中，CLIP通过成对的输入，训练模型接近匹配的数据对，同时远离不匹配的数据，从而建立文本和图像之间的关联。
OpenCLIP
OpenAI在其CLIP模型中使用了4亿对图像-文本数据集，其中数据质量成为关注焦点。
ALIGN通过规模过滤解决数据质量问题，从18亿对图像-文本中学习并成功在各种任务上取得了进展。
点击咨询总结
CLIP模型的开发代表着多模态数据处理的一次重大突破。从Stable Diffusion到MetaCLIP，相关模型的不断涌现加深了我们对多模态人工智能发展的认识，显示了在图像和文本连接方面的进步。
作者：Jacob Marks, Ph.D
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