多模态变体—CLIP：多模态视觉语言模型

多模态变体—CLIP：多模态视觉语言模型

1. 引言

近年来，人工智能在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）两个领域取得了显著进展。然而，传统模型通常只能处理单一模态数据，而 CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining） 通过联合训练文本和图像，实现了通用的视觉-语言理解能力，极大提升了跨模态任务的表现。

2. CLIP 简介

CLIP 由 OpenAI 提出，相关论文 “Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision” 介绍了其关键技术。CLIP 的主要特点包括：

• 图像和文本联合训练，使用对比学习方法，让模型能够匹配图像与其描述。
• 无需额外微调，在开放环境下具备零样本（zero-shot）分类能力。
• 使用大规模互联网数据训练，增强泛化能力。
• 支持各种视觉任务，如分类、目标检测、文本-图像检索等。

3. CLIP 关键技术

3.1 对比学习（Contrastive Learning）

CLIP 采用 对比学习（Contrastive Learning） 训练方法，在一个大规模的文本-图像数据集中学习多模态表示。具体来说：

• 图像编码器（Vision Encoder） 采用