具体来说,CLIP 先学习到合适的文字和图像的表示,在后续的 zero-shot image classification 任务中,给定图像和候选文字,模型可以选择与图像最为匹配的文字作为分类结果。CLIP 模型后续也被很多其他需要跨模态的模型利用和微调。 内容 一、背景 之前的图像分类模型,输入是图像,输出是实现预定好的 1000 类(或者 18291 ...
虽然CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大,但它是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的,使用了很大的算力,需要 256 个 GPU 训练两周。这对于普通开发者来说是无法想象的。因此,是否有可能缩小 CLIP 模型的尺寸,并且不减弱其性能呢? 最近,PicCollage 公司的研究者对这一课题展开了研究,他们在自己的内容产品...
完成这个任务,需要CLIP模型学会识别图像中的各种视觉概念,并将概念和图片相关联。因此,CLIP模型可以应用于几乎任意的视觉分类任务。例如,如果一个数据集的任务是对狗与猫的照片进行分类,而CLIP模型预测 "一张狗的照片 "和 "一张猫的照片 "这两个文字描述哪个更匹配。 如上图所示,CLIP网络工作流程:预训练图编码器...
CLIP 是一个零样本分类器,因此首先针对少样本学习模型测试 CLIP 是有意义的。 因此,作者针对由高质量预训练模型(例如 ResNet)之上的线性分类器组成的模型测试了 CLIP。 结果如图4所示: CLIP 明显优于其他分类器。 此外,CLIP 能够与 16-shot 线性分类器 BiT-M 的性能相媲美。 换句话说,BiT-M 的分类器必须在...
HERO方法和本文CLIP增强方法的模型结构如上图所示,主要不同是,作者将原本的Text Encoder替换为了CLIP的Text Encoder,从而获得更好的性能文本编码效果,从而在VALUE基准上达到了更好的性能。 2.4. CLIP4Caption: CLIP for Video Caption 2.4.1. 论文信息
1）CLIP图像编码器 CLIP是一个训练好的图像文本匹配模型,可以将一张图像编码成一个固定长度的向量,包含了图像的语义信息。DALL-E 3利用CLIP的图像编码器,将训练图像编码为图像特征向量,作为条件文本生成的一部分输入。2）GPT语言模型 DALL-E 3基于GPT架构建立语言模型,通过最大化随机抽取文本序列的联合概率,学习生成...
今年年初，OpenAI推出了最新一款AI视觉模型CLIP。相信不少人对它还有些印象，经过庞大的数据集训练，CLIP在图文识别和融合上展现了惊人的表现力。例如，输入文本“震惊”，AI能够准确地通过“瞪眼”这一关键特征来呈现，并且再根据Text、Face、Logo等其他文本信息，将其融合成一张新图像。通过关键词理解描绘出一张新...
CLIP模型在训练时,可以给它一个输入句子,并提取最相关的图像来配合它。CLIP学习了一个完整的句子和它所描述的图像之间的关系。也就是说它是在完整的句子上训练的,而不是像“汽车”、“狗”等离散的分类,这一点对于应用至关重要。当训练完整的短语时,模型可以学习更多的东西,并识别照片和文本之间的模式。他们还...
对此，OpenAI联合创始人Ilya Sutskever曾发文声称，语言模型或是一种解法，我们可以通过文本，来修改和生成图像。基于这一愿景，CLIP应运而生。CLIP全称是Contrastive Language-Image Pre-training，根据字面意思，就是对比文本-图像预训练模型，只需要提供图像类别的文本描述，就能将图像进行分类。怎么分？为什么能分？CLIP...
为此，CLIP 模型在多种多样的图像上进行训练，这些图像具备多种自然语言监督，并且很容易在网络上获得。在设计上，CLIP 可以利用自然语言获得指导以执行多种分类基准任务，无需针对基准性能直接优化，这类似于 GPT-2 和 GPT-3 的「zero-shot」能力。这是一个关键改变：由于不直接针对基准进行优化，研究者发现 CLIP ...