CLIP模型详解：多模态理解的突破与应用
CLIP模型详解：多模态理解的突破与应用
CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型是OpenAI推出的一种多模态模型，通过对比学习的方式将图像和文本映射到共享的向量空间，实现跨模态理解。本文将详细介绍CLIP模型的背景、原理、应用和意义，帮助读者全面了解这一重要的人工智能技术。
1、为什么提出CLIP模型
最初，OpenAI设想直接通过图像生成文本，即让模型直接理解并表达图像内容。然而，这种"直接生成"的方法难度极大，训练成本高昂且模型收敛缓慢。因此，研究团队转而采用对比学习的方式训练图文模型，从而诞生了CLIP模型。
从另一个角度来看，图生文模型可能无法准确生成对多种表达的理解，因为它只能生成单一的文字描述。相比之下，对比学习训练的CLIP模型能够理解多样化的文字表达（如“猫”、“小猫”、“喵星人”），并匹配相关图像，这种鲁棒性使其能适应不同语言和表达风格的描述。
2、CLIP模型详解
2.1 CLIP模型之双塔结构/双流架构
CLIP模型采用双塔结构（或称为双流架构），具体模型结构如下图所示：
从模型结构可以看出，对比学习的核心在于图文对比相似度。文本编码器负责提取文本信息，图像编码器负责提取图像信息。本质上，图像与文本的信息特征都是向量，且两个编码器提取的特征维度相同。这种设计使得模型能够在嵌入空间中进行对比学习，实现图像和文本的语义对齐。
从底层原理来看，图像与文本的对齐实质上是在学习它们的相似度。对比学习是CLIP模型的核心，通过比较正样本（匹配的图像-文本对）和负样本（不匹配的对）来训练模型。理想情况下，两个数据流形成的对角线部分的值应该趋向于1。
在源代码中，文本编码器采用Transformer架构，图像编码器则测试了多种版本的ResNet（经过EfficientNet优化）和Vision Transformer（VIT）。实际上，文本编码器可以是任何网络，如BERT或GPT，而图像编码器的选择范围更广，任何能够提取编码特征的网络都适用，甚至可以尝试使用Mamba。
2.2 CLIP模型之模型推理
CLIP模型训练完成后，如何进行推理呢？下图给出了一个直观的描述：
当CLIP模型预训练完成后，它会转换为零样本分类器。在推理过程中，将数据集的所有类转换为标题（即Prompt），例如 “a photo of a {subject}”，然后将给定的类别分别填入subject，并预测CLIP估计的标题类与给定图像的最佳配对。具体来说，就是在编码完成后，计算图像特征与文本特征的cos相似度，与哪个特征距离最近，这张图像就属于对应的类别。
3、CLIP模型的意义
CLIP模型作为一种图像+语言的多模态模型，其重要影响体现在以下几个方面：
跨模态理解能力的突破：CLIP将视觉和文本信息映射到同一个空间中，使模型能够理解图像与文字的语义关联。例如，CLIP可以识别“狗”的图片并知道其对应的文本描述为“狗”，这突破了传统单模态模型的限制。此外，这种联合视觉与语言的方法增强了模型的任务灵活性，使其无需重新训练便可在图像分类、物体检测等任务中泛化。
开放式的推理能力：CLIP在图像分类中并不依赖固定的标签集，而是可以接受任意文字描述作为标签，从而实现开放标签分类。模型可以根据输入的文本描述对图像进行分类，这在现实应用中更具灵活性，也更符合人类的推理习惯。
4、一些思考
1）不直接进行图生文而是采用对比学习（CLIP）的方式的其他原因
CLIP模型的核心是对比学习，这一方法使得模型能够有效地将图像和文本进行关联。在对比学习的框架下，CLIP通过构建图像和文本之间的相似度比较来进行训练，而不是直接生成图像或文本，这种训练的优势在于它允许模型在没有精确配对数据的情况下进行学习。
CLIP的设计使其能够处理见过的类别。通过对比学习，模型可以在没有样本（即零样本）的情况下，对未见类别的图像进行分类。
CLIP其实可以进行多标签的学习，即对同一张图像可以有不同的表达，进而在推理过程中可以通过图像确定多个文本标签的相似度。
2）CLIP模型可以应用到哪些领域
图像分类任务：CLIP可以用于图像分类任务，通过将图像与文本标签进行比较，判断图像属于哪个类别。由于其零样本学习的能力，CLIP模型在处理小样本分类时尤其有效。
内容检索：通过输入文本查询，CLIP模型能够从大量图像中检索出与之匹配的图像，反之亦然。这在图像搜索引擎和推荐系统中是非常有用的。
虽然有人认为CLIP可以应用于生成任务，但仅凭CLIP模型完成复杂的图生文或文生图任务可能并不现实。CLIP更擅长的是理解和匹配，而不是生成。