clip-retrieval

构建高效图像和文本检索系统的开源工具

clip-retrieval 语义搜索图像嵌入文本嵌入机器学习 Github 开源项目

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。

Apple SiliconCLIP模型Embed-PhotosGithub图像搜索开源项目相似图片

Embed-Photos是一个高效的照片相似性搜索引擎，利用CLIP模型根据文本描述寻找视觉相似的图像。该项目仅支持Apple Silicon平台，使用SQLite和Chroma实现图像嵌入的持久存储，提供便捷的网络接口以便用户进行交互和探索。其特点包括安全的图像处理、性能监控和可配置的设置，用户只需简单设置环境变量即可启动使用。

clip-image-sorter - 浏览器中基于OpenAI CLIP模型的本地图像排序与搜索

GithubOpenAI's CLIP图片排序图片搜索开源项目文本相似性浏览器

基于OpenAI的CLIP模型和文件系统访问API，在浏览器内轻松实现本地文件夹中的图像排序与搜索功能，无需安装额外软件，简化图像处理流程。

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。

metaclip-b32-400m - 揭秘CLIP数据处理方法的高性能视觉语言模型

GithubHuggingfaceMetaCLIP图像文本匹配开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本图像分类

MetaCLIP-b32-400m是基于CommonCrawl数据集训练的视觉语言模型，旨在解析CLIP的数据准备方法。该模型构建了图像和文本的共享嵌入空间，支持零样本图像分类和基于文本的图像检索等功能。研究人员可通过此模型探究CLIP的数据处理流程，加深对视觉语言模型训练过程的理解。

Clip Interrogator AI - 多模态图像分析和描述生成系统

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Clip Interrogator AI是一个集成BLIP和CLIP模型的图像分析系统。它能自动解析图像内容，生成详细的文本描述和标签。通过基础说明和'Flavors'系统，Clip Interrogator AI提供全面的图像解释。这一工具适用于需要深入理解或复制图像风格的场景，为AI图像生成提供精确提示。作为web应用，Clip Interrogator AI简化了复杂的图像分析过程。

metaclip-b16-fullcc2.5b - CLIP训练数据解构与MetaCLIP模型应用

CommonCrawlGithubHugging FaceHuggingfaceMetaCLIP图像分类开源项目数据管理模型

MetaCLIP模型利用25亿个CommonCrawl数据点，在共享嵌入空间中实现图像与文本的链接应用。实现零样本图像分类、文本驱动的图像检索及图像驱动的文本检索。《Demystifying CLIP Data》论文揭示了CLIP数据训练方法，促进多模态应用发展。

clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索

CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类

CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间，支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库，用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术，将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持，是图像-文本多语言处理的有效工具。

MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破

GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类

MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型，它在性能上有所超越，同时速度提升2.3倍，模型体积缩小2.1倍，且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中，该模型达到74.4%的Top-1准确率，在38个数据集上的平均性能为63.7%，体现了出色的效率与性能平衡。

clifs - 自然语言视频帧内容搜索系统

CLIFSGithubOpenAI's CLIPdjango图像编码器开源项目视频内容搜索

CLIFS利用OpenAI的CLIP模型，通过自然语言在视频中搜索匹配的帧内容。项目通过提取视频帧特征并与文本查询特征进行相似性匹配，返回结果。Django构建的搜索引擎界面支持自定义视频文件的索引和搜索。

chinese-clip-vit-base-patch16 - 中文数据驱动的多模态对比学习工具

Chinese-CLIPGithubHuggingface图像识别多模态检索开源项目模型深度学习零样本学习

项目通过ViT和RoBERTa实现了中文CLIP模型，支持图像和文本的嵌入计算及相似性分析，具备零样本学习和图文检索功能。该模型在多项基准测试中表现优秀，包括MUGE、Flickr30K-CN等。结合其官方API，用户可轻松实现多场景中的图文转换与识别。详细信息和实施教程可在GitHub获取。

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