clip-based
时间: 2025-02-03 13:32:20 浏览: 40
### CLIP-Based 技术原理
CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training)是一种多模态学习框架,旨在联合理解图像和文本。该模型通过对比学习的方式,在大规模未标注数据上进行预训练,从而学会将相似的图像和文本映射到相同的嵌入空间中。
#### 对比损失函数
CLIP 使用了一个特殊的对比损失函数来优化模型参数。对于每一对匹配的图片-文本对 $(i, t)$,以及一批负样本 $\{j\}$ 和 $\{k\}$,损失定义如下:
$$ L(i,t)= - \log \frac{\exp(\text{sim}(f_{img}(i), f_{txt}(t)) / τ)} {\sum_j \exp (\text{sim}(f_{img}(i), f_{txt}(j))/τ ) + \sum_k \exp( \text{sim}(f_{img}(k), f_{txt}(t))/τ )} $$
其中 $f_{img}$ 表示用于提取图像特征的编码器;$f_{txt}$ 是处理自然语言描述的编码器;$\tau$ 称作温度超参,控制着分布锐化程度[^1]。
#### 编码器架构
为了高效地捕捉不同模态间的关系,CLIP采用了两种类型的编码器组合方式:
- **Transformer** 架构负责解析序列化的文字信息。
这种设计使得CLIP能够在无需微调的情况下完成多种下游任务,并且表现出色于其他单模态的方法。
### 应用场景
基于上述强大的特性,CLIP被广泛应用于以下几个方面:
- **零样本迁移学习**: 利用预先学到的知识直接解决新领域内的分类识别等问题而不需要重新训练整个网络。
- **文本引导下的图像编辑**: 用户可以通过简单的指令修改现有照片的内容属性比如颜色、风格转换等操作.
```python
import clip
import torch
from PIL import Image
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)
image = preprocess(Image.open("example.jpg")).unsqueeze(0).to(device)
text_prompts = ["a photo of a cat","an image containing dog"]
with torch.no_grad():
logits_per_image, _ = model(image, text_prompts)
probabilities = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()
print(probabilities)
```
此代码片段展示了如何加载预训练好的CLIP模型并执行一次前向传播以获取给定图片对应各类别概率估计的结果。
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