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【大模型学习 | CLIP 原理&实现】
作者构建了一个4亿对的数据集WIT（图像，文本对），根据50万个关键词搜集相关的图文对，最后数据的文本数与GPT-2训练所需数据集大小相似； 二、预训练方法 作者首先尝试了直接采用联合学习的方式，采用 ）进行编码，基于余弦相似度学习多模态的嵌入空间，最大化配对图文之间的相似度，最小化不匹配对的相似度，并通过symeertric entropy loss优化相似得分： 训练模型并没有采用预训练权重模型 加载模型和 processor model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") processor = CLIPProcessor.from_pretrained dataset = MyDataset(image_paths, texts) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True) # 4. optimizer.zero_grad() total_loss += loss.item() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss:.4f
1.8K21编辑于 2025-07-15 4亿数据训练，零样本能力惊人：CLIP模型全解读
然而，开发者们往往忽略了其他许多同样对机器学习行业产生重大影响的模型。本文将介绍OpenAI开发的标志性模型之一——CLIP。 架构与训练CLIP开发团队收集了包含4亿对（图像，文本）的大规模数据集，每张图像都配有文字描述。其目标是构建有意义的嵌入表示，使得它们之间的相似度能够衡量文本描述与图像的匹配程度。 为此，作者采用了两种已有的模型架构：文本嵌入模型图像嵌入模型初始的4亿对图像和文本被分成批次。每个批次中的图像和文本分别通过图像或文本嵌入模型生成嵌入表示。 两个模型均从头开始训练，默认生成大小为512的嵌入向量。鉴于数据集规模庞大（4亿对），ViT通常比ResNet更受青睐。 结语本文深入探讨了CLIP的架构原理。通过在4亿对（图像，文本）数据上训练，CLIP在多项任务中达到了领先水平。
3K10编辑于 2025-09-04- 来自专栏AI算法能力提高班
CLIP-图文预训练模型
//github.com/openai/CLIP ---- Abstract 连接文本和图像的预训练模型 Contributions zero-shot classification Related Work ConVIRT Contrastive learning Methodology Overview image-20230810140327295 (1) Contrastive pre-training 模型架构分为两部分 文章的作者从社交媒体上搜集了有大约4亿对的数据。 (2) (3) Downstream inference 在下游任务测试时，有两种使用CLIP的方法。 ：以上的数据分析，都是和a linear classifier on top of ResNet-50 features进行比较，大部分的数据集，都有对应的SOTA模型。 前面实验分析发现，模型不能很好的区分cars，species of flowers, 以及variants of aircraft；b. abstract和systematic任务表现不好，比如统计图上
1.1K30编辑于 2023-09-13 - 来自专栏我爱计算机视觉
CLIP再创辉煌！西南交大&MSRA提出CLIP4Clip，进行端到端的视频文本检索！
在本文中，作者提出了一个CLIP4Clip 模型，以端到端的方式将CLIP模型的知识转移到视频语言检索中。在本文中，作者通过实验研究了以下几个问题： 1） 图像特征是否足以用于视频文本检索？ 大量实验结果表明，基于CLIP的CLIP4Clip模型可以在各种视频文本检索数据集上实现SOTA结果，包括MSR-VTT、MSVC、LSMDC、ActivityNet和DiDeMo。 ▊ 1. 在本文中，作者利用预训练好的CLIP，提出了一个名为CLIP4Clip（CLIP For ** video Clip ** retrieval）的模型来解决视频文本检索问题。 2） 在CLIP4Clip模型上对大规模视频文本数据集进行后预训练是必需的，并且可以提高性能，特别是对于大幅度的零样本预测。 为了进一步将CLIP的知识迁移为视频，作者用CLIP4Clip模型在Howto100M数据集上进行了后预训练。 基于效率考虑，对视频文本数据集进行预训练是非常具有挑战性的。
2.9K40发布于 2021-11-18 - 来自专栏开源心路
AI绘画中CLIP文本-图像预训练模型
CLIP 的历史发展 早期背景：在 CLIP 之前，大多数人工智能系统主要关注单一模态的处理。例如，有些模型专注于图像识别，而其他模型则集中于文本分析。 多模态学习的概念：尽管 GPT 主要专注于文本，但在其最新的迭代中，例如 GPT-4，已开始涉足多模态学习，这是 CLIP 主要关注的领域。 具体来说，据 OpenAI 的原始论文所述，CLIP 是在一个包含约4亿个图像-文本对的数据集上进行训练的。 这个数据集的规模是其显著特点之一，它使得模型能够学习并理解广泛的视觉概念和自然语言描述。 大规模的数据集对于训练如 CLIP 这样的多模态模型来说至关重要，因为它们提供了足够的样本来捕捉和理解图像内容和相关文本之间复杂的关系。 随着技术发展，现在已经超过论文所述4亿对。 CLIP 开源项目 OpenAI 只是开源了 CLIP 模型的权重，并没有开源对应的 4 亿图文对。后来的学者便开始复现 OpenAI 的工作。
2.1K10编辑于 2023-12-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
文生图的基石CLIP模型的发展综述
CLIP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：一张图像和它对应的文本描述，这里希望通过对比学习，模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 Open AI在2021年1月份发布的DALL-E和CLIP，这两个都属于结合图像和文本的多模态模型，其中DALL-E是基于文本来生成模型的模型，而CLIP是用文本作为监督信号来训练可迁移的视觉模型。 虽然OpenAI从未明确指定或共享用于训练原始CLIP模型的数据，但CLIP论文提到该模型是在从互联网收集的4亿对图像-文本上进行训练的。 , OpenAI使用了4亿对图像-文本，因为没有提供细节，所以我们不可能确切地知道如何构建数据集。 在过滤后的数据上训练的CLIP模型优于仅在初始高质量数据上训练的模型和在大量未过滤数据上训练的模型。
2.4K10编辑于 2024-04-01 - 来自专栏具身小站
基于场景的AI模型BERT和CLIP选型对比
训练过程：4个步骤 CLIP的训练可以概括为以下流程： 准备数据集 。使用海量的图文配对数据，例如OpenAI收集了4亿个图像-文本对。 编码 。 CLIP的训练方式 CLIP通过 对比学习 训练：让模型学会判断图像和文本是否匹配。这不是生成任务，而是 判别任务 ——判断图文对是真是假。 训练数据规模相对小 ：BERT的训练数据约33亿词，远小于CLIP的4亿图文对。 CLIP的优势 跨模态对齐能力 ：能够将图像和文本映射到同一空间，实现“以文搜图”、“以图搜文”。 研究发现，CLIP文本编码器生成的向量，可以直接用于生成图像。 大规模预训练 ：在4亿图文对上训练，泛化能力强。 训练成本高 ：从头训练CLIP需要4亿图文对和大量计算资源。
9910编辑于 2026-03-31 - 来自专栏我爱计算机视觉
OpenAI发布CLIP模型快一年了，盘点那些CLIP相关让人印象深刻的工作
在本文中，作者基于CLIP4Clip，结构目前的一些先进技术，构建了一个SOTA的模型。 2.2.3. 实现方法 本文的模型结构如上图所示，相比于CLIP4Clip，这篇文章采用了动量蒸馏的思想，维护了一个和主体模型一模一样，但是参数通过动量来更新的模型。 因此，作者基于HERO模型，将CLIP的一些组件加入到了HERO模型中，从而达到了显著的性能提升。 2.3.3. CLIP4Caption: CLIP for Video Caption 2.4.1. 论文信息 CLIP4Caption: CLIP for Video Caption 论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.06615 代码地址：未开源 2.4.2.
3.1K10编辑于 2022-03-29 - 来自专栏我爱计算机视觉
怎么用图文预训练模型CLIP做视频任务？
本文主要分为两个部分，第一个部分是介绍一下CLIP的原理和流程，第二部分为介绍，目前基于CLIP的视频模型！ 2 回顾CLIP CLIP的motivation主要有三点： 1）当前的CV数据集标注劳动密集，成本高昂； 2）当前的模型只能胜任一个任务，迁移到新任务上非常困难； 3）当前模型泛化能力较差，很难在新的数据上达到比较好的效果 简单的说，ActionCLIP做的工作就是将采用Textual Prompt和Visual Prompt，将CLIP的知识迁移到视频-动作识别 CLIP4Caption: CLIP for Video Clip4clip: An empirical study of clip for end to end video clip retrieval 论文：https://arxiv.org/pdf/2104.08860 动作识别和视频-文本检索的流程和之前的ActionCLIP和CLIP4Clip基本都一样。
3K31编辑于 2021-12-24 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】CLIP模型也能处理点云信息
概述 CLIP模型擅长于将图像与广泛的文本描述相匹配，并取得了显著成效。鉴于此，研究者们开始探究：那些在二维图像与文本对大规模预训练中表现优异的模型，是否同样能够适用于三维知识领域。 这一方法有望成为在资源有限和数据稀缺条件下，利用CLIP模型进行高效三维点云解析的一种极具潜力的替代方案。 本文所涉及的所有资源的获取方式：这里 模型结构 模型总览图 PointCLIP模型首先将点云投影到不同视图下，形成M个深度图作为图像信息。之后采用CLIP模型，对图像信息和文本信息进行编码。 点云的投影 为了将点云转换为CLIP可访问的表示，从多个视图生成投影图像，以消除3D和2D之间的差距。 采用残差结构将CLIP的2D知识与适配器新学习的3D少样本知识进行融合，进一步的促进了跨模态的知识转移，同时可以更好的进行视图预测。
60710编辑于 2024-11-24 - 来自专栏用户7873631的专栏
clip-path
200px;position: absolute;left: 0;top: 0;right: 0;bottom: 0;margin: auto; background: black; -webkit-clip-path
60810发布于 2020-10-28 - 来自专栏GiantPandaCV
ICCV 2023：CLIP 驱动的器官分割和肿瘤检测通用模型
在这篇解读中，后文出现的 CLIP embedding 指的是由 CLIP 模型生成的表示文本和图像之间语义关系的特征向量。这些嵌入向量是 CLIP 模型的核心输出之一。 为了解决这些问题，这篇论文提出了基于 CLIP 学习的文本嵌入的通用模型，将其融入分割模型中。 概述 用于腹部影像的公开可用数据集主要关注不同的器官和肿瘤，例如，用于 4 个器官分割的 AbdomenCT-1K 数据集，用于 16 个器官分割的 WORD 数据集，以及用于 104 个解剖结构分割的 这在某些机器学习任务中可能会限制模型的性能。 请添加图片描述 如下图是这篇文章提出的基于 CLIP 的通用模型，用于腹部器官分割和肿瘤检测。 这验证了 CLIP 基础的编码可以帮助模型捕捉解剖关系并学习结构化的特征嵌入。
3.4K80编辑于 2023-09-26 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
tf.clip_by_value( )
tf.clip_by_value的用法：tf.clip_by_value(A, min, max)：输入一个张量A，把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。 例如：import tensorflow as tf; import numpy as np; A = np.array([[1,1,2,4], [3,4,8,5]]) with tf.Session() as sess: print sess.run(tf.clip_by_value(A, 2, 5)) 运行结果如下：?
2.9K30编辑于 2022-09-04 - 来自专栏AIGC 先锋科技
结合异构图神经网络，HeGraphAdapter 提升 CLIP 模型性能研究 ！
然后，作者同时构建文本基础和视觉基础的分类器，以全面提高CLIP模型在下游任务上的性能。 假设CLIP模型的视觉编码器将类别为的视觉特征编码为，则文本分类损失的计算如下： 视觉相似性 表示 CLIP 模型中的一个学习温度参数 。 基于视觉的分类器利用一个键值缓存模型通过特征检索来优化 CLIP 模型的分类结果。对于 类和 -shot 任务，作者存储所有训练视觉特征 和相应的 one-hot 标签向量 。 超参数敏感性分析： 为了通过元路径验证等式4中融合权重的敏感性，作者进行了几组仅使用基于文本的分类器的实验，结果如表3所示。 不同 Backbone 的影响: 作者在ImageNet数据集上进行了广泛的实验，采用16-shot设置，以评估所提出的方法在不同CLIP Backbone 上的有效性。结果如表4所示。
89311编辑于 2024-12-19 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
tf.clip_by_value()
Clips tensor values to a specified min and max.tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max Any values less than clip_value_min are set to clip_value_min. Any values greater than clip_value_max are set to clip_value_max.Note: clip_value_min needs to be smaller ])B = tf.clip_by_value(A, clip_value_min=0, clip_value_max=3) # [[1, 3, 3],[3, 3, 3]]C = tf.clip_by_value (A, clip_value_min=0., clip_value_max=3.) # throws `TypeError`as input and clip_values are of different
1.1K10编辑于 2022-09-03 - 来自专栏AIGC 先锋科技
加州大学通过知识提炼增强CLIP概念的渗透，从 CLIP 到 KnowledgeCLIP 大语言模型赋能视觉语言融合 ！
近年来，CLIP 成为了多模态环境中对齐图像和文本的重要模型。然而，研究行人发现，CLIP 的文本编码器和图像编码器在从配对的描述和图像中提取详细知识方面存在局限性。 4 Experiment 其中， 表示表示软概念标签的 GT 一_hot_向量。 表2的结果显示，这种设置在AWA2和CUB上对Knowledge-CLIP略有益处，在这些情况下，作者的模型能够比CLIP模型稍微更好地学习到概念性的图像特征，但也请注意，这种性能提升并不明显。 从图4可以看出，Llama 2的嵌入分布明显比CLIP更加均匀。该可视化展示了嵌入空间中数据点的分散情况，支持了作者关于Llama 2嵌入增强均匀性的主张。 CLIP这种多模态视觉语言模型的整体质量。作者的方法利用了一个大语言模型Llama 2来指导图像编码器和文本编码器。
57810编辑于 2025-01-14 - 来自专栏纯情博客
DanbooruCLIP——二次元数据集微调的 CLIP 模型
DanbooruCLIP——二次元数据集微调的 CLIP 模型 介绍 Huggingface 在线体验： https://huggingface.co/OysterQAQ/DanbooruCLIP github 主仓库地址（ pt 模型文件可以在 release 下载）： https://github.com/OysterQAQ/ACG2vec 使用 danburoo2021 数据集对 clip （ ViT-L /14 ）模型进行微调。 0-3 epoch 学习率为 4e-6 ，权重衰减为 1e-3 4-8 epoch 学习率为 1e-6 ，权重衰减为 1e-3 标签预处理过程： for i in range(length 模型1 二次元数据集微调的 CLIP 模型2
1.3K40编辑于 2023-05-20 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
clip_gradient_norms()
def clip_gradient_norms(gradients_to_variables, max_norm): clipped_grads_and_vars = [] for grad, var gradients_to_variables: if grad is not None: if isinstance(grad, ops.IndexedSlices): tmp = clip_ops.clip_by_norm max_norm) grad = ops.IndexedSlices(tmp, grad.indices, grad.dense_shape) else: grad = clip_ops.clip_by_norm
1.2K20编辑于 2022-09-04 - 来自专栏GiantPandaCV
OpenAI CLIP 论文解读
GiantPandaCV导语：视频内容主要是讲解 CLIP 这篇文章的思路，值得一看 点击小程序卡片观看视频 视频太长不看版： CLIP 训练阶段 ? image-20210313165943853 模型架构分为两部分，图像编码器和文本编码器，图像编码器可以是比如 resnet50，然后文本编码器可以是 transformer。 文章的作者从社交媒体上搜集了有大约4亿对的数据。 CLIP 测试阶段 ? image-20210313170146896 在测试阶段，可以直接将训练好的CLIP用于其他数据集而不需要finetune。 image-20210313194836019 这是在一个人脸数据集上的实验结果，最上面的 Table 6 是表示数据集标签包含7个人类种族、3类罪犯相关的标签和4类非人类的标签。 通过这个实验说明文本编码器部分的标签文本构造对CLIP分类结果的影响非常大。 总结 CLIP提供一个如何做 zero-shot 分类的思路，且模型鲁棒性强。
5.4K51发布于 2021-03-25 - 来自专栏AI SPPECH
38_多模态模型：CLIP的视觉-语言对齐_深度解析
位置编码：添加位置信息，保留空间关系 4. Transformer编码：通过多头自注意力机制处理patch序列 5. 位置编码：添加位置信息，保留语序 4. Transformer编码：通过多头自注意力机制处理token序列 5. 计算所有图像-文本对的相似度矩阵 4. 这些技术创新使得2025年的CLIP模型在性能和效率之间取得了更好的平衡，能够适应更广泛的应用场景。 4. 以下是几个主要趋势： 大语言模型与视觉模型的深度融合：GPT-4V、Claude 3等模型将语言模型的推理能力与视觉理解能力深度结合，实现更全面的多模态智能。
1.1K20编辑于 2025-11-16
腾讯云开发者
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