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的数据和标签进行训练，就可以达到 ResNet50 在 ImageNet数据集上有监督训练的结果，所以叫做 Zero-shot。 CLIP（contrastive language-image pre-training）主要的贡献就是 利用无监督的文本信息，作为监督信号来学习视觉特征。 从检索这个角度来看，CLIP的zero shot其实就是把分类问题转化为了检索问题。 总结来看，CLIP能够zero shot识别，而且效果不错的原因在于： 1、训练集够大，zero shot任务的图像分布在训练集中有类似的，zero shot任务的concept在训练集中有相近的； CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 模型 是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于 匹配图像和文本 的 预训练 神经网络模型，是近年来多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用 大量的互联网数据 进行预训练，在很多任务表现上达到了SOTA 。 1. CLIP模型结构 CLIP 的关键思想是通过训练两个编码器（图像和文本编码器）使得相对应的图像和文本在同一潜在空间中尽可能接近，而不相关的图像和文本尽可能远离。文本经过Text Encoder得到文本的向量表示，图片经过Image Encoder得到图片的向量表示，分别通过线性投射层，投射到共同的多模态线性 Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力，而且能够精确控制图像内容的重点。 它在各种任务中都表现出了有效性，包括但不限于开放世界识别、多模态大型语言模型和条件 2D/3D 生成。 谢邀，刚好前段时间对 CLIP及其变体BLIP/BLIP2 进行了总结。 全文针对面试特点， 以提问的方式 对这些方法的特点、优势、局限进行了总结~ CLIP CLIP核心思想？ 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。 CLIP就是这样一个坚实的、可以用来微调的基础模型。

这篇文章介绍三种少样本基于CLIP微调的方法，实验的任务是图像分类，但是否能适用于其它任务，因成本不高，读者有时间可以自己尝试一下，欢迎在评论区探讨你的经验。 此外，漫步者Comfo Clip搭载12mm发声单元+双复合振膜，给力的硬件配置加上品牌的声学调校，使得360°环绕声场通透饱满，中频该细腻的地方细腻，低频该浑厚的地方浑厚；作为一款售价才三百出头的耳机，漫步者Comfo Clip的音质表现也让我感到惊艳：不愧是做音响 May 24, 2025 · 耳夹式耳机推荐2：漫步者Comfo Clip 漫步者Comfo Clip这款耳机的外观采用了金属喷砂工艺呈现金属质感，手感非常好！ 这个系列的耳夹一共有四种配色，分别是浮光绿、星光粉、珠光白、夜光黑，可以自行选择。 它的把充电口和蓝牙连接按键设计在背面。 Mar 15, 2024 · SD ComfyUI中如何正确设置Clip Skip停止层Clip Skip解析 发布于 2024-03-15 22:52 ・江苏 · 363 次播放 深度学习（Deep Learning） Stable Diffusion comfyUI