使用OpenCLIP进行文本和图像特征嵌入详解

最新推荐文章于 2025-10-28 09:25:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-28 09:25:51 发布 · 1.2k 阅读

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#人工智能 #easyui

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在多模态AI模型的应用中，OpenCLIP作为OpenAI的CLIP的开源实现，为图像和文本提供了强大的嵌入能力，使得我们可以在各种应用中进行语意搜索、图像描述和场景理解等操作。本文将深入浅出地介绍OpenCLIP的使用方法，并通过实例来演示如何应用这些嵌入特征进行相似度计算。

技术背景介绍

OpenCLIP是一个能够将图像和文本数据嵌入到高维特征空间的工具。这种能力使得它在图文匹配、跨模态检索及类似任务中具有极高的应用价值。通常，OpenCLIP使用基于Transformer结构的视觉和文本模型，如ViT-g和ViT-B，以及来自laion2b数据集的检查点。

核心原理解析

OpenCLIP使用同一特征空间表示图像和文本。这意味着，可以直接计算文本和图像特征之间的相似度。而模型的主要工作是通过预训练好的模型和权重，将输入的数据映射为嵌入特征。

代码实现演示

为了展示如何使用OpenCLIP进行图像和文本的嵌入，我们将通过一个具体的示例来演示从初始化到相似度计算的完整流程。

安装依赖库:

%pip install --upgrade --quiet langchain-experimental
%pip install --upgrade --quiet pillow open_clip_torch torch matplotlib

代码实现:

import os
import numpy as np
import open_clip
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from langchain_experimental.open_clip import OpenCLIPEmbeddings

# 使用OpenCLIP进行特征嵌入
clip_embd = OpenCLIPEmbeddings(model_name="ViT-g-14", checkpoint="laion2b_s34b_b88k")

# 图像和文本URIs
uris = ["/path/to/your/first_image.jpg", "/path/to/your/second_image.jpg"]
texts = ["first image description", "second image description"]

# 嵌入图像和文本特征
img_features = clip_embd.embed_image(uris)
text_features = clip_embd.embed_documents(texts)

# 转换为numpy数组以便进行矩阵操作
img_features_np = np.array(img_features)
text_features_np = np.array(text_features)

# 计算余弦相似度
similarity = np.matmul(text_features_np, img_features_np.T)

# 可视化相似度矩阵
plt.imshow(similarity, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()