Clip模型与Vit模型的区别？

[一、ViT 模型是啥？](#一、ViT 模型是啥？)

[二、CLIP 模型是啥？](#二、CLIP 模型是啥？)

三、两者之间的关系可以这样理解

四、什么是语义坐标系？

[4.1 语义坐标系中的坐标轴](#4.1 语义坐标系中的坐标轴)

[4.4 放到 CLIP 里的理解：图和文在同一个语义坐标系](#4.4 放到 CLIP 里的理解：图和文在同一个语义坐标系)

[4.3 坐标系应用](#4.3 坐标系应用)

五、总结

一、ViT 模型是啥？

ViT = Vision Transformer，就是把原来做 NLP 的 Transformer 搬来做视觉。

传统 CNN（ResNet 那类）是：

用卷积核在图像上滑来滑去看局部，再慢慢堆深。

ViT 的思路是：

把图片切成一块一块的小方块（例如 16×16 patch）。
每个 patch 展平成一个向量，相当于一句话里的一个"词"。
给这些 patch 加位置信息（知道谁在左上、谁在右下）。
丢进 Transformer Encoder：靠 自注意力 Self-Attention 让每个 patch 和其他所有 patch 交流信息。
最后取一个 [CLS] 向量或者平均向量，作为这张图的"特征"。

简化公式：

输入：图片 → patch 序列
输出：一个 图像特征向量 f_img ∈ R^D

这个向量可以拿去干各种事：分类、检索、分割的 backbone 等。

所以：

ViT 只是一个"图像编码器结构"，管你下游干啥，它只负责把图 → 向量。

二、CLIP 模型是啥？

CLIP = Contrastive Language-Image Pre-training（对比式图文预训练）。

它解决的问题是：

"给我一句话，给我一堆图，我要知道哪张图跟这句话最匹配。"

CLIP 里有两个主要部件：

图像编码器（可以是 ResNet，也可以是 ViT）
- 把图片变成一个向量 v_img
文本编码器（一般就是 Transformer）
- 把一句话变成一个向量 v_txt

训练方式（对比学习）：

模型看到一批 配对的图-文：
- (图1, 文1)、(图2, 文2)、...、(图N, 文N)
把所有图变成向量 v_img[i]，所有文变成向量 v_txt[j]
计算图文之间的相似度（常用 cos / 内积）：

sim[i, j] = v_img[i] · v_txt[j]
目标：
- 正确配对的 (i=i) 相似度最大
- 其他错配对 (i≠j) 相似度低
换句话说：
- "图1"的向量要尽量靠近"文1"的向量，
- 远离"文2、文3..."的向量。

经过大规模训练（几亿对图文），最终得到：

对任意图片 → 向量 v_img
对任意文本 → 向量 v_txt
同一种语义的图和文，会自动聚在一起。

于是你就可以：

文本搜图：
- 文 → 向量；图库图 → 向量
- 找相似度最大的图片向量
以图搜图：
- 查询图 → 向量，在图库图向量里找最近邻
零样本分类：
- 几个中文标签做成几句文本 → 向量
- 看图片向量最像哪句文本的向量

所以：

CLIP 是一整套"图文对齐 + 检索"的模型和训练框架 ，

它内部会用一个图像编码器（很多时候就是 ViT），再加一个文本编码器。

三、两者之间的关系可以这样理解

换一个通俗说法：

**ViT：**一个"只学会看图"的 Transformer 结构，能把图压成向量。
**CLIP：**把"看图的大脑（ViT/ResNet）" + "看字的大脑（文本 Transformer）"。拿海量图文配对一起训练，让"图向量"和"文向量"在同一个语义坐标系里对齐。

在 Chinese-CLIP 里：

图片那边往往是 ViT-B/16 一类的 ViT
文本那边是中文 RoBERTa 类模型
用 CLIP 的训练方法，把 中文句子 ↔ 图片 对齐起来。

四、什么是语义坐标系？

4.1 语义坐标系中的坐标轴

这里有个重要点：

语义坐标系里的每一维（每个轴）
通常并不是人类可直接解释的东西。

它不是简单的：

第 1 维：可爱程度
第 2 维：是否户外
第 3 维：颜色深浅

而是模型在训练过程中"自动"学到的一堆特征组合。

但你可以概念性地这样理解：

某个方向可能大致表示"动物 vs 非动物"；
另一个方向可能表示"户外 vs 室内"；
再一个方向表示"宏观场景 vs 局部物体"；
......

只不过这都混在一起，变成了 512 维、1024 维这样高维的向量空间。

所以：

语义坐标系 = 一个高维空间，
每个轴是模型自己学出来的"特征方向"，
轴本身未必可解释，但"距离关系是有意义的"。

4.4 放到 CLIP 里的理解：图和文在同一个语义坐标系

4.3 坐标系应用

比如在 "相似图片搜图 / 文本搜图"应用中：

你不需要显式去管"每一维代表什么"；
你只需要相信：
- 模型已经帮你把所有图 & 文放进一个语义坐标系；
- 在这个坐标系里，用内积 / 余弦做最近邻检索就表示"语义上很像"。

所以工程上可以完全把它当成黑盒子：

图片/文本 → embedding 向量
向量进 Faiss → 建索引
查询向量 → 最近邻 → 检索结果

理解"语义坐标系"的意义主要是：

你知道**"相似"是在一个学出来的高维空间里定义的，而不是简单的像素差**；
以后你想对比不同模型，你就是在对比：谁构造的"语义坐标系"更合理、结构更好。

五、总结

ViT 是一种"看图的神经网络结构"
CLIP 是一种"让图片向量和文本向量对齐的训练方法 + 成品模型" ，而 CLIP 里常常把 ViT 当作看图片那一侧的大脑。

语义坐标系是图像编码器与文本编码器编码出来的向量所在的坐标空间，这个坐标空间设计是否合理，决定了图片或者文本在后续训练过程表达是否到位。