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。

PicQuery - 支持自然语言的离线图像搜索工具

GithubPicQuery开源项目离线搜索自然语言搜索隐私保护高效索引

PicQuery是一款完全离线运行的图像搜索工具，可让用户用自然语言搜索本地图像，如“桌子上的笔记本电脑”或“海边的日落”。支持中英文搜索，无内购，并保证隐私安全。首次启动时需要等待索引完成，之后可在1秒内搜索8000多张照片。基于OpenAI的CLIP模型，通过向量比较提供高效准确的搜索结果。适用于Android设备，资源可通过Google Play或官方网站获取。

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。

SimplyRetrieve - 私密轻量化的检索中心生成AI工具

GithubSimplyRetrieve大语言模型开源工具开源项目本地化检索生成

SimplyRetrieve是一款开源的检索中心生成(RCG)平台，提供本地化、轻量级的GUI和API接口。它具有检索调优、私有知识库构建和本地大语言模型访问等功能，旨在推动安全可解释的AI系统开发。该工具可在单个NVIDIA GPU上运行，适合各类机器学习研究人员使用。

marqo-fashionCLIP - 基于CLIP的时尚图像检索与分类开源模型

GithubHuggingfaceMarqo-FashionCLIP图像分类多模态检索开源项目性能评估时尚搜索模型

Marqo-FashionCLIP是一个基于CLIP架构的时尚图像检索和分类模型。模型采用广义对比学习技术，支持处理文本描述、类别、风格、颜色和材质等多维度特征。在Atlas、DeepFashion等6个公开数据集的评测中，该模型在文本到图像检索、类别分类等任务上取得了优异表现。开发者可通过Hugging Face、OpenCLIP或Transformers.js等框架使用此模型。

clip-japanese-base - 日语CLIP模型，支持图像和文本的零样本分类与检索

BERTCLIPGithubHuggingface图像分类开源项目文本检索模型视觉任务

该日语CLIP模型由LY Corporation开发，通过大约10亿对图文数据进行训练，适用于图像和文本的零样本分类与检索。该模型采用Eva02-B作为图像编码器，并使用12层BERT作为文本编码器。模型在图像分类中的准确率达到0.89，检索召回率为0.30。在评估中，使用了STAIR Captions和ImageNet-1K等数据集，表现优秀。模型已开源，遵循Apache 2.0协议。

colpali - 基于视觉语言模型的高效文档检索系统

ColPaliGithub开源项目效率文档检索模型训练视觉语言模型

ColPali是一个基于视觉语言模型的文档检索系统。该项目整合了ColBERT检索器模型、大型语言模型和图像语言模型，实现高效的文档搜索功能。ColPali支持自定义训练，安装和使用简便，适用于多种文档检索场景。系统能同时处理文本和图像信息，提供准确全面的检索结果。

clip-interrogator - 一种提示工程工具

CLIP InterrogatorGithubOpenAIStable Diffusion人工智能图像生成开源项目

CLIP Interrogator结合了OpenAI的CLIP和Salesforce的BLIP，优化生成与给定图像相匹配的文本提示。支持Stable Diffusion和DreamStudio等文本到图像模型。现已作为Stable Diffusion Web UI扩展供使用，并支持在Colab、HuggingFace和Replicate上运行。用户可通过Python虚拟环境安装，并根据系统VRAM配置自定义优化。提供多种预训练CLIP模型供选择，满足不同需求。

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-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K - 基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型

CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceViT-B-32图像分类开源项目机器学习模型

CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型，通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率，支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础

denser-retriever - 多技术融合的企业级AI检索工具

AI检索器Denser RetrieverGithubxgboost向量搜索开源项目机器学习重排序

Denser Retriever是一款企业级AI检索工具，融合关键词搜索、向量数据库与机器学习重排功能，并通过xgboost技术优化。其在MTEB基准测试中表现出色，支持端到端应用，包括聊天机器人和语义搜索。项目支持Python安装，推荐使用Anaconda配置，附有详细文档和开发指南。

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