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【论文复现】（CLIP）文本也能和图像配对📝个人主页🌹：Eternity._ 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹模态，作为数据展现的一种方式，涵盖了诸如图像、文本、声音以及点云等多种类型。而多模态学习，则是一种让模型能够同时驾驭并融合多种这类数据形式的技术，它对于提升模型的预测精度和适应能力大有裨益。以自动驾驶汽车为例，为了确保对周围交通环境的全面而准确的感知，车辆通常会配备多种传感器，比如相机和激光雷达。相机捕捉的图像富含详尽的纹理细节，但在呈现物体的空间深度方面可能不够精确；相比之下，激光雷达生成的点云数据则能精确描绘出周围环境的3D轮廓，尽

resnet50,clip，Faiss+Flask简易图文搜索服务文件夹目录结构：templates-----upload.htmlfaiss_app.py前端代码：后端代码：

LLM - 理解多模态大语言模型 (MLLM) 的架构与相关技术 (二)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/142063880

ComfyUI - 在 ComfyUI 配置与测试图像生成 Flux 模型教程欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/141201307

使用CLIP模型进行零样本图像分类的分步指南零样本学习允许AI系统对未明确训练过的类别进行图像分类,标志着计算机视觉和机器学习的重大进步。本文将介绍使用CLIP实现零样本图像分类的详细分步指南,从环境设置到最终的图像处理和分类。我们首先介绍零样本学习的概念及其在现代AI应用中的重要性。然后深入探讨CLIP模型的概述,解释其架构以及其强大的跨模态学习能力背后的原理。最后用一个实际的实现样例来介绍,设置工作环境、加载CLIP模型和处理器以及准备图像进行分类的基本步骤。

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AAAI 2024 | Adobe提出全新上下文提示学习框架CoPL，高效提升下游性能论文题目：CoPL: Contextual Prompt Learning for Vision-Language Understanding 论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.00910

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。

多模态——旷视大模型Vary更细粒度的视觉感知实现文档级OCR或图表理解现代大型视觉语言模型（LVLMs），例如CLIP，使用一个共同的视觉词汇，以适应多样的视觉任务。然而，在处理一些需要更精细和密集视觉感知的特殊任务时，例如文档级OCR或图表理解，尤其是在非英语环境中，CLIP风格的视觉词汇表可能导致在标记化视觉知识方面效率较低，甚至可能导致词汇缺失的问题。

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stable diffusion安装踩坑之clip安装、git报错本节主要记录一下在windows安装stable diffusion时，clip脚本安装不上，本地安装时如何链接到当前库的问题

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我就算饿死也不做程序员

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【论文精读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionCLIP作为多模态对比学习里程碑式工作，在创新性，有效性和领域性三个方面都拉满了。它最伟大的地方在于，打破了固有的基于给定类别分类的壁垒，让即使是未见过的类也能给出很好的结果，这大大提升了模型的灵活性，也让其更适配多种下游任务。