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如何评价OpenAI最新的工作CLIP：连接文本和图像，zero shot效果堪比ResNet50？ - 知乎
CLIP这种方法的上限如何，query的数量和质量至关重要。如果图像文本对仅仅通过搜索的方式在互联网上获取，感觉文本不太可能复杂，这个会限制CLIP的上限。如果能找到一种获取大量图像文本对，而且文本还比较复杂，那么CLIP这种方法前景会非常不错。
CLIP 模型简介 - 知乎
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 。
视觉语言模型中的CLIP及同类的方法，都有哪些优势和局限？
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。
OpenAI 的 CLIP 有何亮点？ - 知乎
简单的说，CLIP 无需利用 ImageNet 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。
有哪些最新的针对CLIP跨模态图文检索的改改进方案啊？最好是不用做预训练的方法？ - 知乎
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。
为什么Clip可以用于zero shot分类？ - 知乎
在CLIP的实验过程中，它从没有用ImageNet这个经典分类数据集上的数据做训练，但是在测试中，它却能达到和用了ImageNet做训练集的ResNet架构模型比肩的效果。在我个人看来，CLIP解决缺点2的意义，要高于缺点1。
知乎 - 有问题，就会有答案
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image,…
Stable Diffusion中CLIP文本编码器和Diffusion Models是如何协同的？
其中，CLIP采用的是无监督训练范式，通过400M个图片-文本对进行训练，通过在隐空间对跨模态特征对齐的方式来获得image-text alignment。