tidy：离线语义文本到图片搜索利器

tidy：离线语义文本到图片搜索利器

tidy Offline semantic Text-to-Image and Image-to-Image search on Android powered by quantized state-of-the-art vision-language pretrained CLIP model and ONNX Runtime inference engine 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tidy/tidy

项目介绍

在数字时代，图像信息变得日益重要。tidy（Text-to-Image Discovery）是一个开源项目，它允许用户在Android手机上进行离线语义文本到图片以及图片到图片的搜索。这个应用利用了量化的大规模视觉语言预训练CLIP模型和ONNX Runtime推理引擎，为用户提供了高效便捷的图像搜索体验。

tidy的界面直观，操作简单，支持用户通过描述搜索图像，或者挑选现有图片寻找视觉相似的其他图像。这些功能使得tidy成为一个强大的工具，特别适用于摄影师、设计师、内容创作者以及任何需要快速检索图像资料的用户。

项目技术分析

tidy背后的核心技术是OpenAI的CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型。这是一种神经网络，通过在多种视觉语言对上训练，高效地学习视觉概念。CLIP模型能够从自然语言的监督中学习，这使得tidy可以利用它进行文本到图片的检索。

tidy使用的是基于开源CLIP实现（OpenCLIP）的模型，该模型在LAION-2B数据集上进行了预训练。LAION-2B是LAION-5B数据集的一个子集，包含了大约2亿个带有英文描述的样本。这种预训练模型能够生成具有高通用性和泛化能力的图像表示，因此在图片到图片检索任务中也能提供出色的结果。

项目及技术应用场景

tidy的应用场景广泛，可以是个人用户的图像管理，也可以是专业领域的图像检索。以下是几个具体的应用场景：

• 摄影师：寻找与特定场景或主题相似的图片，用于灵感激发或作品集构建。
• 设计师：快速检索设计元素，为项目寻找合适的视觉素材。
• 内容创作者：在创作文章或社交媒体帖子时，快速找到与文本内容相匹配的图片。
• 家庭相册整理：通过描述找到久违的回忆，整理家庭照片。

tidy的应用还具备完全离线工作的特点，这意味着用户在没有互联网连接的情况下也能进行搜索，非常适合旅行、户外活动等场景。

项目特点

隐私与安全

tidy非常重视用户的隐私和信息安全。应用在完全离线的情况下运行，用户的图像和数据不会上传到任何远程服务器或与第三方共享。这种设计确保了用户个人信息的隐私和安全性。

便捷的索引创建

初次启动时，tidy会对手机相册进行扫描并创建图像索引，这一过程可能会花费一些时间，但只需一次。索引创建后，应用会存储在设备上，新添加的图片会自动更新索引。

文本到图片搜索

用户可以通过输入图像描述来搜索最相关的图片。tidy的文本到图片搜索功能超越了传统的基于关键词的搜索，允许使用更详细、更长的描述来找到所需的精确图像。

图片到图片搜索

通过从手机相册中选择一张图片，tidy能够分析图像并检索具有相似视觉特征的图片，这为用户探索和发现新图像提供了全新的方式。

总结而言，tidy是一个功能强大、使用方便的开源项目，适合多种场景下的图像检索需求。它的完全离线工作特性以及隐私保护，使其成为Android用户在图像管理上的理想选择。通过tidy，用户能够更高效地管理和检索图像资料，提升工作和创作效率。

tidy Offline semantic Text-to-Image and Image-to-Image search on Android powered by quantized state-of-the-art vision-language pretrained CLIP model and ONNX Runtime inference engine 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tidy/tidy