自然语言处理｜CLIP 的双编码器架构是如何优化图文关联的？随着人工智能技术的快速发展，多模态学习逐渐成为研究热点，其目标是整合不同模态数据（如图像、文本、语音等），实现跨模态信息的统一理解与处理。在实际应用中，多模态对齐技术被广泛用于图像检索、内容生成、安全审核等领域。然而，传统方法在处理跨模态语义关联时常受限于特征空间的不一致性，导致匹配精度不足。CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining） 作为一种创新的多模态对齐技术，通过对比学习和统一特征空间的设计，有效解决了这一难题，并在零样本学习、图文检索等任务中展现出优异