2023年1月15日 · CLIP的成功引发了人们对文转图模型的兴趣，并推广了对比式无监督预训练方法。 除了DALLE和Stable Diffusion，我们可以把CLIP作为GANs中的一个判别器。 此外，伴随着CLIP的发布也出现很多基于CLIP的论文，扩展了该模型的功能，如DenseCLIP [8] 和CoCoOp [9] 。

2024年3月15日 · CLIP是由OpenAI于2021年提出的一种多模态预训练模型，旨在通过大规模的文本-图像对进行联合训练，从而实现从自然语言到视觉内容的有效映射。CLIP模型的核心思想是通过对比学习（Contrastive Learning）来学习文本和图像之间的对应关系，从而使得模型能够理解并 ...

当然了，CLIP的作用也不止于单纯的图像分类，例如传统的OCR识别、视频中的动作识别等任务，都可以用相似的原理来实现，只需要在训练/预测时修改文字输入的prompt即可。

2023年10月17日 · clip和bert，gpt，vit的区别在于，clip是多模态的，包含图像处理以及文本处理两个方面的内容，而bert，gpt是单模态的，vit是单模态图像的。 作者提出CLIP的动机

这篇文章将首先介绍CLIP的原理以及如何用CLIP实现 zero-shot分类 ，然后我们将讨论CLIP背后的动机，最后文章会介绍CLIP的变种和其它的一些应用场景。 CLIP是如何工作的

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是由OpenAI在2021年推出的一种基于对比学习的多模态预训练模型，它通过大规模的图像和文本数据进行训练，使得模型能够理解图像内容和相关文本之间的语义关系。

2024年12月25日 · clip的核心创新在于构建了一个统一的特征空间，使得图像和文本可以直接在这个空间内进行比较和匹配，从而实现跨模态的理解和转换。 这种独特的设计使CLIP能够在多种视觉任务上展现出强大的迁移学习能力，尤其在 零样本分类 和 图像检索 等领域表现突出 ...

2024年12月31日 · CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型是由OpenAI在2021年提出的一种多模态预训练神经网络。CLIP的核心思想是通过对比学习来预训练一个模型，使其能够理解图像和文本之间的关系。

2024年9月15日 · CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是OpenAI在2021年发布的一种用于图像和文本联合表示学习的模型。CLIP的核心思想是通过对比学习来预训练一个模型，使其能够理解图像和文本之间的关系。

2024年10月22日 · OpenAI的CLIP模型是一种强大的多模态深度学习工具，能够有效地处理图像和文本之间的关系。 通过在4亿对图文数据上进行训练，CLIP实现了图像与文本的高效匹配，展现出广泛的应用前景，包括零次学习图像分类、文本到图像检索、视觉问答等多个领域。