OpenAI CLIP模型是一个创造性的突破； 它以与文本相同的方式处理图像。 令人惊讶的是，如果进行大规模训练，效果非常好。
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CLIP 将图像视为一系列不重叠的补丁，每个补丁都是一个视觉标记（类似于 NLP 中的文本标记或单词）。 因此，图像只是一系列视觉标记，可以使用旧的转换器像文本一样进行处理。
训练数据是从网络上抓取的图像标题对。 CLIP 模型经过训练，可以使用对比损失将图像/文本转换为向量嵌入。 经过训练的 CLIP 模型将在同一向量空间中生成图像和文本嵌入，使我们能够通过计算 (i) 图像嵌入和 (ii) 文本嵌入之间的余弦相似度来计算 (i) 图像和 (ii) 一段文本的相似度。
将任意图像/文本转换为矢量嵌入正在成为一种基本的人工智能原语。 它免费解锁了许多人工智能功能，而这些功能之前需要数周/数月的训练数据收集和模型训练工作。 实际上，它允许对许多用例进行零样本预测，例如 图像分类、图像分割与目标检测。本文将介绍如何利用CLIP实现这三种图像预测任务。
1、图像分类
给定 (i) 一张图像和 (ii) 可能的类（文本）列表，我们要求 CLIP 生成 (i) 图像嵌入和 (ii) 类（文本）嵌入。 预测的类别是其嵌入最接近图像嵌入的类别。
以下是改编自 zero-shot-prediction 的伪代码：
classes = ["credit card", "driver's license", "passport"]
model, preprocess = clip.load('ViT-B/32')
image_input = preprocess(image)
text_inputs = torch.cat([clip.tokenize(f"a photo of a {c}") for c in classes])
image_features = model.encode_image(image_input)
text_features = model.encode_text(text_inputs)
# Pick the most similar class for the image
similarity = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)2、图像分割
同样，CLIPSeg 是基于 CLIP 的图像分割模型。 给定（i）图像和（ii）任意文本（例如"煎饼"），它可以找到与图像中文本相对应的轮廓。
CLIPSeg 上的一个优秀的 Hugging Face 博客：使用 CLIPSeg 进行零样本图像分割：
3、对象检测
最后，OWL-ViT 是一个基于 CLIP 的对象检测模型。 给定（i）图像和（ii）任意文本（例如"煎饼"），它可以找到与图像中的文本相对应的边界框（矩形）。
点击这里查看HF上的 OWL-ViT 演示。
4、CLIP加速产品迭代速度
至关重要的是，没有模型训练步骤！ 此外，CLIP可以进行图像分类、图像分割和任意类别的对象检测（开放词汇设置）。 使用自定义模型，每次我们必须预测新类别时，我们都需要收集新类别（标签）的训练数据，并训练新模型。 这是一个非常耗时的过程，通常需要几周到几个月的时间。 有了 CLIP，所有这些步骤都被消除了； CLIP 可以预测任意类别！
因此，对于能够容忍潜在较高错误率的用例，基于 CLIP 的模型可以加快产品迭代速度，而只有对于精度要求较高的用例才需要训练自定义模型。