AltCLIP

AltCLIP提升中英文视觉语言理解的双语模型

模型文本图像表示双语模型开源项目 CLIP Huggingface Stable Diffusion Github AltCLIP

AltCLIP是一个双语CLIP模型，通过平行知识蒸馏和双语对比学习提升中英文视觉语言理解能力。在文本-图像检索任务中表现优异，为跨语言视觉应用提供了新可能。该模型支持AltDiffusion，可用于文本生成图像等应用。项目已开源代码和权重，并提供训练和使用说明。

文档

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 - 大规模数据筛选优化的视觉语言预训练系统

CLIPGithubHuggingface图像分类开源项目数据过滤网络机器学习模型计算机视觉

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型，采用数据过滤网络（DFN）技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。该模型在多项视觉任务中表现优异，平均准确率达70.94%。支持零样本图像分类，可与OpenCLIP框架无缝集成，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。

stable-diffusion-safety-checker - 基于CLIP模型的图像安全检查工具

CLIP模型GithubHuggingface内容审核图像识别安全检查器开源项目机器学习模型

stable-diffusion-safety-checker是一个开源的图像内容审核工具。该项目利用CLIP模型技术,专注于识别和过滤不适宜内容。它不仅可用于研究计算机视觉模型的性能,还能揭示潜在的偏见问题。尽管在某些分类任务中表现优异,但仍存在局限性。推荐将其应用于学术研究,使用时需谨慎评估相关风险。

clip4clip-webvid150k - 改进视频检索精度的解决方案

CLIP4ClipGithubHugging FaceHuggingfaceWebVid开源项目模型模型评估视频检索

CLIP4Clip结合CLIP模型和WebVid数据集，成功在视频文本检索中提高精度，利用150,000个视频文本对的训练提升性能。此模型擅长处理大规模视频数据，具备视觉-时间概念学习能力，适合高效视频搜索应用。其架构支持文本到视频的快速检索，提升搜索效率。

CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP ViT-B/32零样本图像识别模型

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习

CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K是一个基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/32模型，在ImageNet-1k上实现66.6%的零样本top-1准确率。该模型适用于零样本图像分类、图像文本检索等任务，由Stability AI提供算力支持，采用OpenCLIP框架训练。此模型为研究人员提供了探索零样本任意图像分类的有力工具。

blip2-opt-6.7b-coco - 结合图像理解与自然语言处理的多模态AI系统

BLIP-2GithubHuggingfaceOPT-6.7b图像标注图像编码器开源项目模型视觉问答

BLIP-2是一种创新的视觉-语言AI系统，集成了CLIP图像编码器、查询转换器和OPT-6.7b大型语言模型。通过冻结预训练的图像编码器和语言模型，仅训练查询转换器，实现了视觉和语言的有效桥接。该模型能够完成图像描述、视觉问答和基于图像的对话等多样化任务。尽管BLIP-2继承了OPT模型的强大能力，但研究人员在应用时需要注意评估其在特定场景中可能存在的偏见和安全风险。

CLIP-ReID - 基于CLIP的无标签图像重识别新方法

CLIP-ReIDGithub人工智能图像重识别开源项目视觉语言模型计算机视觉

CLIP-ReID提出了一种无需具体文本标签的图像重识别新方法。该方法基于CLIP视觉-语言模型,结合CNN和ViT架构,并运用SIE和OLP等技术进行优化。在MSMT17等多个基准数据集上,CLIP-ReID展现了领先的性能,为图像重识别领域开辟了新的研究方向。

chinese-clip-vit-large-patch14 - 结合ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base的中文图文对比模型

Chinese-CLIPGithubHuggingface图像编码器图文相似度开源项目文本编码器模型零样本分类

这一模型采用ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base进行编码，在大规模中文图文数据集上训练，支持高效的图文嵌入和相似度计算。项目提供直观的API和多项任务评估，展现了在零样本图像分类和图文检索上的杰出表现。

CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k - 具备零样本学习与多语言支持的图像模型

CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言性能开源项目模型零样本学习

该模型基于LAION-5B数据集和OpenCLIP技术，能够进行零样本图像分类和图像-文本检索。通过结合CLIP ViT-B/32和xlm roberta，这一模型在各种图像任务中显示出较高性能。同时，其多语言能力经验证，可提升imagenet1k等多语言数据集上的表现，尤其在意大利语和日语测试中效果显著。依托于高效的OpenCLIP训练，模型在mscooco和flickr30k数据集上有较大性能提升，是图像生成与分类的可靠选择。

clip-flant5-xxl - 基于VQAScore论文的强大图像文本检索模型

CLIP-FlanT5-XXLFlan-T5GithubHuggingfaceVQAScore图像文本检索开源项目模型视觉语言生成模型

CLIP-FlanT5-XXL是一个基于google/flan-t5-xxl微调的图像文本检索模型，由Zhiqiu Lin等研究者开发。这个视觉语言生成模型专门针对VQAScore论文中的任务进行了优化。采用Apache-2.0许可证的CLIP-FlanT5-XXL能够高效处理图像和文本之间的关联。该模型在Hugging Face平台上提供了演示，技术细节可在GitHub仓库中查阅。

blip2-flan-t5-xl - 融合视觉和语言的多功能预训练模型用于图像理解和多模态任务

BLIP-2GithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉问答

BLIP-2 Flan T5-xl是一款融合CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xl大语言模型的视觉-语言预训练模型。它擅长图像描述、视觉问答和基于图像的对话等多模态任务，在大规模图像-文本数据集上训练后展现出优秀的零样本和少样本学习能力。该模型为视觉理解和多模态应用研究提供了强大工具，但使用时需注意评估其在特定应用场景中的安全性和公平性。

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