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CLIP-ImageSearch-NCNN

利用CLIP快速进行手机相册中的自然语言图像搜索

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。

clip - Habana Gaudi HPU优化的视觉语言模型配置与训练方案
CLIPGithubHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana人工智能开源项目模型模型训练
Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置,实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作,包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例,展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K - ConvNeXt CLIP模型在ImageNet零样本分类中达到70.8%以上准确率
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5BOpenCLIP开源项目模型零样本图像分类
这是一系列基于LAION-5B数据集训练的CLIP ConvNeXt-Base模型。经过13B样本训练后,模型在ImageNet零样本分类中实现了70.8%以上的Top-1准确率,显示出比ViT-B/16更高的样本效率。模型使用timm的ConvNeXt-Base作为图像塔,并探索了增强图像增强和正则化的效果。作为首个在CLIP ViT-B/16和RN50x4规模下训练的ConvNeXt CLIP模型,它为零样本图像分类研究提供了新的选择。
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。
blip2-flan-t5-xxl - 整合CLIP和Flan T5的多模态模型实现图像理解与语言生成
BLIP-2GithubHuggingface图像处理图像标注开源项目模型视觉问答语言模型
BLIP2-FLAN-T5-XXL是一个集成CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xxl语言模型的多模态系统。通过查询转换架构连接图像特征和语言理解,实现图像描述生成、视觉问答和基于图像的对话功能。模型支持CPU/GPU部署,提供float16、int8等多种精度配置选项。目前主要应用于图像理解和自然语言生成的研究领域。
clip-vit-base-patch32 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类的视觉语言预训练
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言预训练模型,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。
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。
similarities - 文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具
CLIPGithubsimilarities图像相似度开源项目文本相似度语义搜索
该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法,支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发,支持命令行操作,基于PyTorch和FastAPI等技术,可实现多语言环境下的高效向量表示及检索,开箱即用。
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。
CLIP-ViT-B-32-roberta-base-laion2B-s12B-b32k - 零样本图像识别与跨模态检索应用
CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceOpenCLIP图像分类开源项目模型模型评估训练数据
该模型基于OpenCLIP,并利用LAION-5B中的LAION-2B英文子集进行训练,实现了有效的零样本图像分类和跨模态检索。在ImageNet、MSCOCO和Flickr30k测试集上的表现优于基线,适用于图像分类和生成等任务。训练过程中采用32k批次大小处理12B训练样本,并通过VTAB+、COCO和Flickr等数据集进行评估。
TinyCLIP-ViT-40M-32-Text-19M-LAION400M - 基于亲和力模仿和权重继承的CLIP模型压缩方法
GithubHuggingfaceLAION400MTinyCLIP图像识别开源项目模型模型压缩深度学习
TinyCLIP是一种用于压缩大规模语言-图像预训练模型的跨模态蒸馏方法,采用亲和力模仿和权重继承技术。实验显示,TinyCLIP ViT-45M/32使用ViT-B/32一半的参数达到相似的零样本性能;TinyCLIP ResNet-19M在参数量减少50%的情况下,推理速度提升2倍,在ImageNet数据集上实现56.4%的准确率。
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