CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种多模态预训练神经网络，由 OpenAI 在 2021 年发布它是从自然语言监督中学习的一种有效且可扩展的方法，能够在预训练期间学习执行广泛的任务，包括 OCR、地理定位、动作识别等，并且在计算效率更高的同时优于公开可用的最佳 ImageNet 模型。

CLIP 模型的核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练，以学习图像和文本之间的对齐关系该模型有两个主要部分：1. **图像编码器（image encoder）**：用于将图像转换为低维向量表示。

它有两种架构，一种是基于 ResNet50 改进的架构，使用了注意力池化机制；另一种是使用 Vision Transformer（ViT）架构，通过对图片进行分块、加入位置信息并利用自注意机制关注每个图像块的重要程度来进行特征提取。

2. **文本编码器（text encoder）**：用于将文本转换为类似的向量表示，其是基于 Transformer 架构，并进行了相应的修改，执行对文本的小写字节对编码（BPE）的表示在预测阶段，CLIP 模型通过计算文本和图像向量之间的余弦相似度来生成预测，特别适用于零样本学习任务，即模型不需要看到新的图像或文本的训练示例就能进行预测。

CLIP 模型的训练过程主要包括以下步骤：1. 构造数据集：构建了一个包含 4 亿对（图像、文本）的新数据集，这些数据集来自互联网上各种公开可用的资源，通过搜索包含特定查询的（图像、文本）对来近似地平衡结果。

2. 选择有效的预训练方法：训练模型来预测哪个文本与哪个图像整体配对，通过联合训练图像编码器和文本编码器，学习多模态嵌入空间，以最大化批处理中真实对的图像和文本嵌入的余弦相似度，同时最小化错误对的嵌入的余弦相似度，并优化对称交叉熵损失。

在训练过程中，温度参数也被直接优化为对数参数化的乘法标量3. 模型训练思路：预训练图像编码器和文本编码器，以预测数据集中哪些图像与哪些文本配对然后，将数据集的所有类转换为文本，使用这种方式将 CLIP 转换为零样本分类器，预测 CLIP 估计的标题类与给定图像的最佳配对。

CLIP 模型在多个领域表现出色，例如图像文本检索、图文生成等但它也存在一些局限性，比如在更抽象或更系统的任务上表现不佳，对于未包含在其预训练数据集中的图像的泛化效果也相对较差等如果你想使用 CLIP 模型，可以按照以下步骤进行操作（需要先安装相关依赖）：。

首先，安装 PyTorch 1.7.1（或更高版本）和 torchvision，以及一些小的额外依赖项，然后通过 pip 安装 CLIP 库在具有 CUDA GPU 的机器上，可以使用以下命令：```$ conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0

$ pip install ftfy regex tqdm$ pip install git+https://github.com/openai/clip.git```如果在没有 GPU 的机器上安装，则将`cudatoolkit=11.0`替换为`cpuonly`。

接下来，就可以导入并使用 CLIP 模型了，示例代码如下：```pythonimport torchimport clipfrom PIL import Imagedevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

model, preprocess = clip.load("vit-b/32", device=device)image = preprocess(Image.open("clip.png")).unsqueeze(0).to(device)

text = clip.tokenize(("a diagram", "a dog", "a cat")).to(device)with torch.no_grad():image_features = model.encode_image(image)

text_features = model.encode_text(text)logits_per_image, logits_per_text = model(image, text)probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()

print("label probs:", probs)```在上述代码中，首先加载预训练的 CLIP 模型（这里使用"vit-b/32"模型），然后对图像进行预处理，并将其和文本一起输入到模型中进行编码，最后计算图像和文本之间的相似度概率。

此外，还有 Chinese-CLIP 是 CLIP 的中文版本，对中文的支持更好Chinese-CLIP 的体验地址为：https://www.modelscope.cn/studios/damo/chinese_clip_applications/summary ，开源地址为：https://github.com/ofa-sys/chinese-clip 。

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