DIVA：提升CLIP视觉能力的扩散反馈方案

DIVA：提升CLIP视觉能力的扩散反馈方案

DIVA [ICLR 2025] Diffusion Feedback Helps CLIP See Better 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DIVA

项目介绍

DIVA（Diffusion Feedback Helps CLIP See Better）是一个针对CLIP模型的简单后训练方法，通过自监督扩散过程显著克服了其视觉上的不足。本项目提出了利用扩散模型作为CLIP视觉辅助的方法，即通过仅使用图像（无需对应文本）的生成性反馈来优化CLIP的表征。DIVA证明了在挑战性的MMVP-VLM基准测试中，CLIP的细粒度视觉能力得到了显著提升（例如提高3-7%），同时增强了多模态理解和分割任务中MLLMs和视觉模型的表现。在29个图像分类和检索基准上的广泛评估确认了DIVA保持了CLIP强大的零样本能力。

项目技术分析

DIVA的核心技术是利用扩散模型的生成反馈来优化CLIP的视觉表征。具体来说，给定一个图像，CLIP模型将其视觉特征编码为条件的主要部分，然后生成扩散模型预测添加的噪声，以噪声图像和条件为输入。通过最大化图像似然性，使用扩散损失通过生成反馈来优化CLIP的表征。

项目的架构包括两个主要部分：CLIP模型和扩散模型。CLIP模型负责编码视觉特征，而扩散模型则通过预测噪声来提供反馈，进而优化CLIP的表征。这一过程确保了在细粒度视觉任务中，CLIP能够更好地理解和处理图像内容。

项目及技术应用场景

DIVA的应用场景广泛，尤其适用于需要对图像进行精细理解和分析的领域。例如，在图像分类、图像检索、多模态任务和视觉分割等任务中，DIVA能够显著提升模型的性能。具体应用场景包括但不限于：

• 图像识别：提高图像分类的准确性，特别是在细粒度分类任务中。
• 图像检索：优化图像检索系统，使其能够更准确地找到与查询图像相似的图像。
• 多模态交互：在机器翻译、语音识别等任务中，增强视觉和文本之间的交互。
• 视觉分割：在自动驾驶、医学图像分析等领域中，提高视觉分割的精细度。

项目特点

1. 简单性：DIVA提供了一种简单的后训练方法，无需复杂的模型调整或额外的文本信息。
2. 高效性：通过利用扩散模型的生成反馈，DIVA能够有效提升CLIP的视觉能力。
3. 普适性：DIVA不仅适用于CLIP模型，还可以与其他视觉模型结合使用，具有良好的兼容性。
4. 零样本能力：DIVA保持了CLIP的强大零样本能力，无需额外训练即可处理未见过的类别。
5. 广泛适用性：经过29个图像分类和检索基准的测试，DIVA证明了自己的广泛适用性和鲁棒性。

DIVA项目作为一个开源项目，已经在多个知名学术会议上发表，并得到了广泛的认可。通过不断的优化和更新，DIVA将继续在计算机视觉领域发挥重要作用，帮助研究人员和开发人员实现更高效的图像理解和分析任务。

DIVA [ICLR 2025] Diffusion Feedback Helps CLIP See Better 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DIVA