# 💡 Summary ## CLIP模型简介 **CLIP** = **C**ontrastive **L**anguage-**I**mage **P**re-training OpenAI在2021年发布的多模态模型，能理解图像和文本的关系。 ### 核心思想 **让图像和文本在同一个"语义空间"里** ```Java 图像编码器 ──→ 图像向量 ↓ 计算相似度 文本编码器 ──→ 文本向量 ``` 如果图像是"一只猫"，文本是"a cat"，它们的向量应该很接近！ ### 训练方式 从互联网收集了**4亿**对（图像，文字描述），用对比学习训练： |配对关系|训练目标| |---|---| |匹配的图文对|向量相似度**高**| |不匹配的图文对|向量相似度**低**| ### 强大之处 **零样本分类**（Zero-shot Classification）： ```python # 不需要训练，直接分类 图像 = "一张照片" 候选标签 = ["猫", "狗", "鸟", "汽车"] # CLIP计算图像和每个标签的相似度 → 输出：最可能是"猫" ``` ### 实际应用 |应用|说明| |---|---| |**图像搜索**|用文字搜图："夕阳下的海滩"| |**图像分类**|不用训练就能分类新类别| |**Midjourney/Stable Diffusion**|文生图模型的重要组件| |**图像理解**|判断图片内容是否符合描述| ### 架构 ```Java 图像 → Vision Transformer (ViT) → 图像向量512维 文本 → Text Transformer → 文本向量512维 ↓ 计算余弦相似度（Cosine Similarity） ``` ### 为什么重要？ 1. **打通了视觉和语言**：第一次大规模把图像和文本统一表示 2. **零样本能力强**：不用针对特定任务训练 3. **启发了多模态AI**：GPT-4V、Gemini等都借鉴了这个思路 ### 简单类比 CLIP就像一个**"双语翻译官"**： - 左手把图片翻译成"语义向量" - 右手把文字翻译成"语义向量" - 然后比较两个向量是否"意思相同" **核心创新**：不是教AI识别"这是猫"，而是教AI理解"图像和文本的对应关系"！ # 🧩 Cues # 🪞Notes