CLIP 和相关模型

到目前为止，我们已经学习了多模态的基础知识，并重点介绍了视觉语言模型。本章简要概述了 CLIP 和类似模型，重点介绍了它们独特的特性及其在各种机器学习任务中的适用性。它为高级探索 CLIP 之前和之后出现的关键多模态模型奠定了基础，展示了它们对推动多模态 AI 进步的重大贡献。

预 CLIP

在本部分中，我们探索了 CLIP 出现之前多模态 AI 中的创新尝试。重点是使用深度学习在该领域取得重大进展的具有影响力的论文。

1. “多模态深度学习”由 Ngiam 等人撰写 (2011)： 本文展示了深度学习用于多模态输入，强调了神经网络在集成不同数据类型方面的潜力。它为多模态 AI 中的未来创新奠定了基础。

   • 多模态深度学习

2. “用于生成图像描述的深度视觉语义对齐”由 Karpathy 和 Fei-Fei 撰写 (2015)： 本研究提出了一种方法来将文本数据与特定图像区域对齐，增强了多模态系统的可解释性，并促进了对复杂视觉文本关系的理解。

   • 用于生成图像描述的深度视觉语义对齐

3. “展示和讲述：神经图像标题生成器”由 Vinyals 等人撰写 (2015)： 本文标志着实用多模态 AI 的重大进步，它展示了如何将 CNN 和 RNN 相结合，将视觉信息转换为描述性语言。

   • 展示和讲述：神经图像标题生成器

后 CLIP

CLIP 的出现为多模态模型带来了新的维度，正如以下发展所说明的：

1. CLIP： OpenAI 的 CLIP 是一个改变游戏规则的模型，它从大量的互联网文本图像对中学习，并能够实现零样本学习，与之前的模型形成对比。

   • CLIP

2. GroupViT： GroupViT 在分割和语义理解方面进行了创新，将这些方面与语言结合起来，展示了语言和视觉的高级集成。

   • GroupViT

3. BLIP： BLIP 引入了视觉和语言之间的双向学习，推动了从视觉输入生成文本的边界。

   • BLIP

4. OWL-VIT： OWL-VIT 专注于以对象为中心的表示，提高了在文本背景下理解图像中对象的理解能力。

   • OWL-VIT

结论

希望本节简要概述了 CLIP 之前和之后多模态 AI 中的关键作品。这些发展突出了处理多模态数据的不断发展的方法及其对 AI 应用的影响。

接下来的部分将深入探讨“损失函数”方面，重点介绍各种损失函数和自监督学习，它们对于训练多模态模型至关重要。“模型”部分将深入了解 CLIP 及其变体，探索其设计和功能。最后，“实践笔记本”部分将提供实践经验，解决诸如数据偏差等挑战，并将这些模型应用于图像搜索引擎和视觉问答系统等任务。这些部分旨在加深您对多模态 AI 多方面世界的了解和实践技能。

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