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 - 高性能图像-文本对比学习模型

CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型，通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异，平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索，可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持，适用于多种研究和应用场景。

vit_large_patch14_clip_224.openai - 探索OpenAI提出的CLIP模型在计算机视觉任务中零样本分类的潜力

CLIPGithubHuggingface偏见公平性开源项目模型计算机视觉零样本学习

OpenAI开发的CLIP模型通过对比损失训练大量的图像与文本对展示了其在计算机视觉任务中实现零样本分类的能力。这一模型尤其适合AI研究人员用以深入理解计算机视觉模型的鲁棒性及泛化能力，同时关注于它的潜在局限与偏见。尽管在细粒度分类和对象计数任务中存在不足，CLIP提供了对于模型在不同任务表现及相关风险的深入认知。需要注意的是，CLIP模型并不适用于商业用途，且其数据训练主要基于英语环境。

clip-as-service - 一种低延迟、高可扩展性的用于嵌入图像和文本的服务

CLIP-as-serviceGithub图像嵌入多模态解决方案开源项目文本嵌入神经搜索

CLIP-as-service是一款以神经网络为基础，专注于提供高效且易于扩展的图像和文本嵌入服务。其面向大规模数据处理，支持多种并发请求，适合集成到各种神经网络搜索框架中。这个服务通过简洁的API和自动负载均衡，让用户无需深厚技术背景即可便捷使用。同时，该服务能与Jina和DocArray等神经搜索生态系统紧密结合，助力开发者快速部署多模态和跨模态应用。

clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具

Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索

clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具，使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入，支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面，适用于学术研究和商业应用。

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K - CLIP-ViT-L-14模型实现高效零样本图像分类和检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类开源项目模型视觉语言模型零样本学习

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K模型基于LAION-2B英语数据集训练，在ImageNet-1k上实现75.3%的零样本top-1准确率。它支持零样本图像分类和图文检索等任务，是研究零样本图像分类的重要工具。该模型在JUWELS Booster超级计算机上完成训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

blip-itm-base-flickr - 用于视觉语言理解和生成的多功能开源工具

BLIPGithubHuggingface图像文本匹配开源项目数据集模型生成任务视觉语言理解

BLIP通过生成并过滤图像描述，有效地增强了视觉与语言结合任务的能力，如图像文本检索、图像描述生成和视觉问答。其在实际应用中的优异表现及对视频语言任务的零样本迁移能力，使其成为研究人员的理想工具。

CLIP-ImageSearch-NCNN - 利用CLIP快速进行手机相册中的自然语言图像搜索

CLIPGithubncnn图片搜索开源项目模型自然语言检索

CLIP-ImageSearch-NCNN项目在移动设备和x86平台上使用CLIP模型实现了自然语言图像检索功能。通过图像和文本特征提取，支持以图搜图、以字搜图等多种搜索方式，提供高效的图像搜索体验。项目包含适用于Android和x86平台的demo，利用ncnn进行部署，广泛适用于手机相册等图像搜索应用。

blip2-opt-2.7b-coco - BLIP-2视觉语言模型实现图像描述和视觉问答功能

BLIP-2GithubHuggingfaceOPT-2.7b图像到文本图像编码器开源项目模型视觉问答

BLIP-2是一个集成CLIP图像编码器、查询转换器和OPT-2.7b语言模型的视觉语言系统。该模型支持图像描述、视觉问答和图像对话任务，在COCO数据集上经过微调，拥有27亿参数。BLIP-2能够生成与图像相关的高质量文本，但可能存在偏见和安全性问题，使用时需谨慎评估其输出结果。

CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP零样本图像分类模型

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-16-laion2B-s34B-b88K是基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/16模型，在ImageNet-1k上达到70.2%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，也可用于图像分类微调、线性探测分类和图像生成引导等下游任务。本模型主要面向研究用途，不适合直接应用于商业场景。

DFN2B-CLIP-ViT-B-16 - 自动化数据过滤技术优化对比学习模型

CLIPGithubHuggingfaceOpenCLIPZero-Shot对比学习开源项目数据过滤模型

DFN2B-CLIP-ViT-B-16通过Data Filtering Networks从12.8B对未筛选的数据中选出优质样本，提升CLIP模型训练效果。该模型在ImageNet 1k、CIFAR-10等数据集上表现优异，平均精度为0.609232，支持OpenCLIP，增强了图像与文本匹配能力。特别适合需要提升零样本图像分类准确性的用户。

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