CLIP模型原理
CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training，中文是对比语言-图像预训练，是一个预训练模型，简称为CLIP。该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的，最初用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，这个任务在多模态领域比较常见，可以用于文本图像检索，CLIP是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型大量的成对互联网数据进行预训练，在很多任务表现上达到了目前最佳表现（SOTA）
CLIP一共有两个模态，一个是文本模态，一个是视觉模态，分别对应了Text Encoder和Image Encoder。
CLIP模型能够实现文本和图像之间的跨模态学习，这意味着它可以理解和关联文本和图像这两种不同的数据类型。通过对文本和图像进行联合学习，CLIP可以更好地理解和生成符合文本描述的图像。由于CLIP模型在预训练阶段已经学习了大量的文本和图像知识，因此它可以在没有见过的新类别上实现零样本学习。这意味着CLIP模型可以处理那些在训练时没有见过的新的文本和图像，具有很强的适应能力。
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