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使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统
在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。 多模式模态模型 多模态涉及有多个输入，并将其结合成单个输出，以CLIP为例：CLIP的训练数据是文本-图像对，通过对比学习，模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 多模 态大型语言(multi-modal large language) GPT4v和Gemini vision就是探索集成了各种数据类型(包括图像、文本、语言、音频等)的多模态语言模型(MLLM)。 为了解决这一限制，多模态模型结合了不同的模态，从而能够更全面地理解不同的数据。 多模态大语言模型它超越了传统的基于文本的方法。 这样我们就完成了文本和图像的匹配工作，其实这里都是CLIP的工作，下面我们开始加入LLM。
2.4K11编辑于 2024-01-17 - 来自专栏AI SPPECH
38_多模态模型：CLIP的视觉-语言对齐_深度解析
CLIP模型的诞生与发展历程 2.1 OpenAI的多模态探索之旅 CLIP模型是OpenAI在多模态领域的重要探索成果。 2.4 CLIP对多模态AI领域的影响 CLIP模型的出现对多模态AI领域产生了深远影响： 开创了对比学习在多模态领域的应用：CLIP证明了对比学习是解决多模态对齐问题的有效方法，为后续研究提供了重要参考 CLIP模型的诞生和发展，标志着多模态AI进入了一个新的阶段，为构建更加智能、更加全面的AI系统奠定了基础。 3. 每个文本通过文本编码器得到文本特征向量 3. 计算所有图像-文本对的相似度矩阵 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 - 来自专栏音视频开发之旅
音视频开发之旅（92）-多模态Clip论文解读与源码分析
CLIP模型结构CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是由OpenAI在2021年发布的一种多模态训练的神经网络,采用了对比学习的思想, 对收集的4亿张图文对进行预训练 /1299413865.多模态表征—CLIP及中文版Chinese-CLIP：理论讲解、代码微调与论文阅读 https://blog.csdn.net/weixin_44362044/article/details /1362622476.openai多模态大模型：clip详解及实战 https://blog.csdn.net/lsb2002/article/details/1322751327.深度学习系列37： 【代码实践】使用CLIP做一些多模态的事情https://blog.csdn.net/me_yundou/article/details/1232361739.两个小时浅析CLIP模型，内含原理+代码复现 /details/13669083711.多模态经典之作CLIP https://juejin.cn/post/726450334399674783012.李沐论文精读系列四：CLIP和改进工作串讲（LSeg
1.5K10编辑于 2024-09-07 - 来自专栏NLP/KG
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。 与传统的单模态预训练模型不同，CLIP能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。 由于CLIP采用了对比学习的方法，它可以在无需为特定任务进行优化的前提下，表现出色地完成多种多模态任务。 这使得CLIP成为了一种通用的多模态预训练模型，可以广泛应用于图像标注、视觉问答、图像生成等领域。CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。
1.3K31编辑于 2023-10-31 - 来自专栏NLP/KG
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。 与传统的单模态预训练模型不同，CLIP能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。 由于CLIP采用了对比学习的方法，它可以在无需为特定任务进行优化的前提下，表现出色地完成多种多模态任务。 这使得CLIP成为了一种通用的多模态预训练模型，可以广泛应用于图像标注、视觉问答、图像生成等领域。 CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。
61920编辑于 2023-11-01 深度学习前沿探索：图多模态融合的注意力对齐与CLIP模型的跨模态学习
CLIP模型的对比跨模态学习 在深度学习领域，CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)模型作为OpenAI于2021年提出的突破性多模态架构，经过四年发展已成为跨模态对齐的标杆性技术 计算效率与扩展性优势 与传统多模态模型相比，CLIP在计算效率上展现出明显优势。2025年高通发布的移动端NPU专门优化了CLIP架构，在骁龙8 Gen4芯片上实现每秒120帧的多模态处理能力。 图多模态融合与CLIP模型的结合应用 在医疗影像诊断领域，图多模态融合与CLIP模型的结合正在创造革命性的突破。 这些实践案例表明，图多模态融合与CLIP模型的结合正在多个领域催生新一代智能应用。 这种方法在电商场景中将跨模态检索准确率提升了12.8%。 动态多模态数据的实时处理 传统CLIP模型处理的是静态的图像-文本对，而现实场景中的多模态数据往往具有动态演化特性。
1.8K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏新智元
CLIP被淘汰了？LeCun谢赛宁新作，多模态训练无需语言监督更强！
新智元报道 编辑：犀牛 好困 【新智元导读】LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力，证明其在扩展模型和数据规模后，能媲美甚至超越CLIP。 如此强悍的图片生成能力，得益于GPT-4o本身是一个原生多模态模型。 从最新发布的LLM来看，多模态已经成为绝对的主流。 在多模态领域，视觉表征学习正沿着两条采用不同训练方法的路径发展。 在刚刚发布的一项研究中，杨立昆、谢赛宁等研究人员探讨了一个基本问题：语言监督对于多模态建模的视觉表征预训练是否必须？ 尽管SSL模型在传统视觉任务（如分类和分割）上表现优于语言监督模型，但在最近的多模态大语言模型（MLLMs）中，它们的应用却较少。 曾在亚马逊Prime Video担任应用科学家，从事视频理解和多模态表征学习的研究，重点关注自监督方法。
27110编辑于 2025-04-09 - 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
3）它不需要解释激活或attention。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。作者测试了具有不同架构但具有相同初始化和训练流程的模型。 ▊ 3. 方法 作者使用消融来确定预训练的视觉语言模型在进行预测的时候是否结合了来自两个模态的信息。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language
2.5K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏量子位
超越CLIP的多模态模型，只需不到1%的训练数据！南加大最新研究来了
CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。 原理介绍 在介绍新方法之前，首先需要回顾一下CLIP。 CLIP的模型结构其实非常简单：包括两个部分，即文本编码器和图像编码器。 在此基础上，TOnICS没有选择从头训练图像和文本编码器，而是把单模态预训练模型BERT用于文本编码，微软的VinVL用于图像编码，并使用InfoNCE损失函数将它们彼此对齐。 第一作者Tejas Srinivasan，是南加州大学GLAMOR实验室的一年级博士生，跟随助理教授Jesse Thomason进行多模态机器学习和语言基础领域的研究。 参考链接： [1]https://tejas1995.github.io/ [2]https://twitter.com/tejubabyface_/status/1554152177035186178 [3]
80210编辑于 2022-08-26 - 来自专栏GPUS开发者
NV-CLIP多模态嵌入模型赋能视觉应用：高性能、可扩展、灵活集成
NVIDIA又悄咪咪地发布了一个好东西：NV-CLIP是NVIDIA NIM（NVIDIA AI微服务）平台的一部分，是一款强大的多模态嵌入模型。 作为OpenAI的CLIP（对比语言-图像预训练）模型的商业版本，NV-CLIP旨在将图像转换为三维（3D）文本嵌入，从而成为广泛应用于视觉领域的有价值工具。 NV-CLIP NIM微服务的应用NV-CLIP NIM微服务凭借其将图像转换为三维（3D）文本嵌入的强大能力，在视觉领域开辟了广泛的应用前景。 让我们深入了解一下其中的一些关键应用：多模态搜索：NV-CLIP能够实现准确的图像和文本搜索，使用户能够快速浏览庞大的图像和视频数据库。这在用户需要根据文本描述查找特定视觉内容或反之的情境中特别有用。 综上所述，NV-CLIP作为一款强大的多模态嵌入模型，在视觉领域具有广泛的应用前景和巨大的潜力。
49910编辑于 2024-10-05 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(3)
·深度学习时代（2010-2019年）：多模态技术快速发展，这主要得益于以下3点: o算力快速发展。 o新的多模态数据集层出不穷。 o语言特征提取能力和视觉特征提取能力快速提高。 ·CLIP模型：CLIP模型是OpenAI在2021 年推出的文本-图像多模态预训练大模型。证明了“多模态预训练大模型零样本推理”这种模式的可行性。 o预训练好的 CLIP 模型具有很强的泛化能力和零样本推理能力。 ·CoCa 模型：2022年 5月，谷歌公司发布了多模态模型CoCa。 大模型+多模态的3种实现方法 1，以LLM 为核心，调用其他多模态组件 2023年5月，微软亚洲研究院(MSRA)联合浙江大学发布了HuggingGPT。 2，基于多模态对齐数据训练多模态大模型 VideoBERT、CLIP、CoCa、CoDi。
1.2K20编辑于 2024-09-10 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
超越CLIP的多模态模型，只需不到1%的训练数据！南加大最新研究来了
CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。 原理介绍 在介绍新方法之前，首先需要回顾一下CLIP。 CLIP的模型结构其实非常简单：包括两个部分，即文本编码器和图像编码器。 在此基础上，TOnICS没有选择从头训练图像和文本编码器，而是把单模态预训练模型BERT用于文本编码，微软的VinVL用于图像编码，并使用InfoNCE损失函数将它们彼此对齐。 第一作者Tejas Srinivasan，是南加州大学GLAMOR实验室的一年级博士生，跟随助理教授Jesse Thomason进行多模态机器学习和语言基础领域的研究。 参考链接： [1]https://tejas1995.github.io/ [2]https://twitter.com/tejubabyface_/status/1554152177035186178 [3]
1.9K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏数据派THU
【CVPR2023】Vita-CLIP:通过多模态提示的视频和文本自适应CLIP
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文提出一种多模态提示学习方案，在单一统一训练下平衡有监督和零样本的性能。 将CLIP等对比图像-文本预训练模型用于视频分类，因其成本效益和具有竞争力的性能而受到关注。然而，最近在这一领域的工作面临一个权衡。对预训练模型进行微调以实现强监督性能，会导致低零样本泛化。 本文提出一种多模态提示学习方案，在单一统一训练下平衡有监督和零样本的性能。 视觉方面的提示方法满足了三个方面的需求:1)全局视频级提示对数据分布进行建模;2)局部帧级提示，为每帧提供判别式条件;以及3)用于提取浓缩视频表示的摘要提示。 我们的代码/模型发布在https://github.com/TalalWasim/Vita-CLIP.
1.1K30编辑于 2023-04-18 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。 3. 主干网络（Backbone Network）· 作为模型的核心，主干网络通常基于Transformer架构，用于进一步处理和融合来自不同模态的信息。 CLIP和ALIGN利用大规模的图像文本对来cmcl学习，并在图像分类任务表现出令人惊讶的zero-shot效果。多模态预训练模型下游任务下游任务包括理解和生成。 预处理和特征提取在视觉方面，利用各种视觉预训练模型来提取裁剪对齐的人脸框架特征(即;， Clip-large, Resnet,Senet, Eva02-large.)。
5.7K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏我爱计算机视觉
中科院最新工作：基于自步课程学习实现多模态大模型CLIP在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究
本篇分享论文CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding，其工作内容是基于自步课程学习实现多模态大模型CLIP 在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究。 为了利用VLP模型的泛化能力，同时考虑其实现跨模态定位的可扩展性，我们在CLIP上构建模型。 C. 的CLIP语言token， (cls^1,\ p_v^2,\ p_v^3,\ \cdots,\ p_v^{N_v}) 为来自 {p}_v 的 CLIP 视觉token， [cls] 为CLIP 因此，我们提出了基于SSA的多源自适应算法(MSA)，如图3-(c) 和算法 2 所示。 伪标签源选择。在执行MSA之前，我们需要决定使用哪个标签源进行自适应训练。
1.8K10编辑于 2024-01-03 - 来自专栏我爱计算机视觉
BLIP：用更干净更多样的数据进行多模态预训练，性能超越CLIP！代码已开源！
2) 数据角度: SOTA的方法（如CLIP、ALBEF等）都在从web上收集到的图文对上进行预训练。 它分别从模型和数据角度有两个贡献: 1） 多模态编码器-解码器混合（MED）：一种用于有效多任务预训练和灵活迁移学习的新模型架构。 为了预训练一个既有理解能力又有生成能力的统一模型，作者提出了多模态混合编码器-解码器（MED），这是一个多任务模型，可以在以下三种结构之一中运行： 1) 单模态编码器，分别对图像和文本进行编码。 文本中附加了一个特定于任务的[Encode] token，[Encode]的输出嵌入被用作图像-文本对的多模态表示。 作者发现，有几个潜在的方向可以进一步提高BLIP的性能： 1)多轮数据集的bootstrapping； 2）为每幅图像生成多个合成字幕，进一步扩大预训练语料库； 3）通过训练多个不同的字幕器和过滤器，并在
7K31编辑于 2022-03-30 agent多模态学习
二、多模态 Agent 的整体架构 一个完整的多模态 Agent 系统通常包含以下层次，其数据流如下： 用户多模态输入 → 多模态感知层 → 意图理解与规划层 → Agent 协作层 → 工具/环境交互层 常用方法包括： 对比学习：如 CLIP 模型，通过训练使匹配的图文对在向量空间中距离更近，不匹配的更远。 四、多模态意图理解与任务规划 4.1 多模态意图识别 多模态意图识别旨在从用户的文本、图像、语音等多种输入中，准确判断其核心需求。 7.2 图像生成与编辑 多模态 Agent 可以调用图像生成模型（如 DALL·E 3、Stable Diffusion），根据文本描述生成或修改图像。 8.4 关键技术点 图片理解：使用 CLIP 或类似模型判断图片中是否存在破损、色差等问题。 工具调用：将质检结果、订单信息等作为参数，调用售后系统 API。
49610编辑于 2026-01-15- 来自专栏AIGC 先锋科技
清华大学提出CapS-Adapter | 利用CLIP的单模态和跨模态优势，通过使用多模态支持集提高了预测准确性！
通过利用CLIP的单模态和跨模态优势，CapS-Adapter通过使用多模态支持集提高了预测准确性。 这些图像与目标分布测试集之间的CLIP相似性平均比 Baseline 方法提高了1.5%。这些图像的特征和基于标题的提示共同构成了这个基于标题的多模态支持集，为零样本分类提供了一个知识缓存。 3. Method 作者的方法的整体流程如图2所示。为了克服先前无训练方法中构建的支持集与目标分布之间的差距，作者设计了一个名为_CapS_的多模态支持集及其构建方法，如图2（a）所示。 这表明，与仅利用支持集中的图像特征的 TIP-X 相比，M-Adapter 的多模态推理方法更有效地利用了支持集中存储的知识缓存。图5 中第4行相对于第3行的显著改进也证实了这一点。 6. 这一成就突显了整合多模态支持集以实现健壮泛化能力的潜力，强调了实例级分布特征和多模态数据处理在提高预测结果方面的有效性。
94410编辑于 2024-07-08 - 来自专栏我爱计算机视觉
MM2023 | 3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征
Representation，3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征。 图1 JM3D的过程，红线表示独立对齐，绿线表示JMA修正过的对齐方式 图2 JM3D的整体框架，SMO构建多角度图片和层次化文本，JMA则完成联合模态的对比学习 2. 我们分别为视觉和语言模态设计了不同的组织方式。对于视觉模态而言，我们为每个3D素材渲染了30个视角的图片，并设计了一种临近连续采样方式去采样不同视角的图片。 因此，在实验中，之前的方法会将3D表征分别与图片表征及文本表征独立做对比学习进行对齐。然而，视觉模态和语言模态应当存在一定的隐关系，这个隐关系是可以通过图文的表征获得的。 此外，JM3D在零样本3D分类和图像检索任务中表现出卓越的性能，创造了新的最先进水平，突显了其出色的跨模态能力。未来，我们将探索不同的数据和替代的联合建模方法，进一步拓展3D的统一表示学习。
99610编辑于 2023-08-31 - 来自专栏CSDN社区搬运
多模态COGMEN详解
在本文中，我们提出了基于 COntex- tualized Graph Neural Network的多模态情感识别COGMEN）系统，该系统利用了本地信息（即说话人之间的内/外依赖性）和全局信息（上下文 “iemocap_4” --modalities=“atv” 部署方式 下载我训练好模型，以及数据集，附件里有data，modelcheckpoint文件夹，分别替换代码中的文件夹即可，我对每个单独的模态都有训练
32410编辑于 2024-12-05
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