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标签： #CLIP #Image2Text #Text2Image #OpenAI创建时间：2023-04-21 00:17:52基本原理CLIP是一个图像分类模型。准备训练数据：准备大量的文本描述和图片的训练对，然后把进行对比训练。文本描述和图片的训练对的数据获取：从互联网上获得400Million的图像文本数据对。这个 规模大致和GPT-2的数据规模相当。1. 好处1：数据获取容易。传统的做法会对图像进行分类，以ImageNet为例，获得图片后需要人工进行分类标注，这个周期长成本高。2. 好处2：迁移能力强。过去是精确分类一张图片，这样当出现一个未包含的图片的时候，在已知图片分类里就找不到对应的答案了。而CLIP因为训练的素材里面的描述是文本性的（而不是一两个单词的简单分类名称），因此它获得了更好的泛化能力。因为有了这么大的数据，所以需要更好大量的算力，以及优质的算法。Text Encoder采用的是Transformer。Image Encoder采用的是Vision Transformer。整个计算在256个V100 GPU上训练2周（12天），得出了ViT-L/14@336px模型。CLIP的设计初衷是为了能够做到零样本迁移（Zero-Shot）到下游数据集上的，也就是说，希望训练完的模型，在遇到一个完全没有见过的图片训练集的时候，可以进行高效的分类。为了达到这个零样本学习的能力：研发人员摒弃了传统的数据集，因为传统的数据集通常是建立在明确分类基础上的，所以当一个新分类的图片出现的时候，这个模型就不知所措了。把一般的分类换成一个描述性的文本，则可以比较好的解决这个问题。这里列出了他们准备文本描述的模板，通过这些模板，可以把一个带有歧义的单词，变成一个有意义的图像描述，比如论文里举例：boxer，当只提到这个词的时候，我们可能以为它是个拳击手，但是当结合了模板A photo of a {label}, a type of pet.（其中{label}替换成boxer）那么boxer就可以被理解为一种狗（其中在生成数据的时候，比如a type of pet部分也是可以自动拼进去的，比如图片本来就来自牛津词典宠物图片集，那么自然就可以增加这样的分类信息，这会进一步让图像识别变得更加精准）。主要用途：图像搜索（基于文本）、自然语言描述图像等。限制：参考论文P18（6. Limitations）结果：CLIP在Zero-Shot的情况下，在大部分常见数据集上都比特定训练的模型表现的好。在一些特别的模型基础上，Zero-Shot可能不一定有很好的效果，但是进行Few-shot则比特定训练的模型表现要好，因此模型具备很强的迁移能力。引发的思考：数据量大，就可以获得不一样的研究方法和模型效果。其实CLIP用到的方法并不新鲜，前人也有用过类似的方法，但是因为没有采用这么大的数据量，所以没有达到SOTA的效果。模型的输入输出都变成了token，也可以理解都都是文本，它和NLP领域的GPT模型带来的颠覆性相似。因为是一般性的文本描述，而不是特定分类描述，所以模型具备了多模态的特性。因为是一般性的文本描述，所以模型可以用于自然语言描述图像。这个项目的训练方法没有开源，但是训练结果的模型开源了。基于CLIP延展的项目StyleCLIP：变化发型、眼睛等。CLIPDraw ：CLIPDraw: Exploring Text-to-Drawing Synthesis through Language-Image Encoders 可以通过CLIP绘制一些蜡笔画。Paper：Open-Vocabulary Object Detection Using Captions 基于字幕的开放词汇目标检测 目标检测。Contrastive Language-Image Forensic Search 基于文本对视频中的内容进行检索。参考资料Paper: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型CLIP 论文逐段精读【论文精读】OpenAI | CLIP: Connecting text and imagesCLIP：连接文本和图像

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