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探秘CLIP模型的發(fā)展歷程及影響力

發(fā)布時間:2024-07-26 19:29:35 瀏覽量:273次

CLIP是Contrastive Language-Image Pre-training的縮寫,是一種基于對比學(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,希望通過對比學(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)督信號訓(xùn)練視覺模型。

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通過兩個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行表示。

在對比學(xué)習(xí)中,CLIP通過成對的輸入,訓(xùn)練模型接近匹配的數(shù)據(jù)對,同時遠離不匹配的數(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。

ALIGN通過規(guī)模過濾解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,從18億對圖像-文本中學(xué)習(xí)并成功在各種任務(wù)上取得了進展。

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總結(jié)

CLIP模型的開發(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)加深了我們對多模態(tài)人工智能發(fā)展的認(rèn)識,顯示了在圖像和文本連接方面的進步。

作者:Jacob Marks, Ph.D

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