Long-CLIP

CLIP模型长文本处理能力升级显著提升图像检索效果

Long-CLIP CLIP 文本-图像检索零样本分类 AI模型 Github 开源项目

Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248，大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中，R@5指标提高20%；传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务，为图像检索和生成领域带来显著进展。

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。

CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K-augreg - ConvNeXt-Base架构的CLIP模型用于高效图像分类

CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5B图像检索开源项目模型零样本图像分类

该项目提供了一系列基于ConvNeXt-Base架构的CLIP模型，在LAION-5B数据集子集上训练。这些模型作为ViT和ResNet的替代方案，在模型规模和图像分辨率方面展现出良好的可扩展性。经过13B样本训练，模型在ImageNet零样本分类任务中达到70.8%以上的top-1准确率，体现出较高的样本效率。这些模型可应用于零样本图像分类、图像文本检索等多种任务。

fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型

CLIPFashionCLIPGithubHugging Face开源项目时尚行业模型

FashionCLIP是一个为时尚行业优化的CLIP模型，用于提升商品检索、分类和时尚分析的表现。通过超过70万对图像和文本数据进行微调，FashionCLIP在零样本场景下表现出色。更新版FashionCLIP 2.0采用更多训练数据，显著提高了FMNIST、KAGL和DEEP数据集的性能。项目提供开源代码和模型权重，可在Hugging Face上获取，并支持多种API和教程便于上手。

CLIP-convnext_base_w-laion_aesthetic-s13B-b82K - LAION-5B训练的ConvNeXt-Base CLIP模型

CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目数据集机器学习模型

ConvNeXt-Base架构的CLIP模型在LAION-5B子集上完成训练，支持256x256和320x320两种图像分辨率。在ImageNet零样本分类评测中取得70.8%-71.7%的top-1准确率，样本效率超过同规模ViT-B/16模型。该模型主要用于研究领域，可执行零样本图像分类和图文检索等任务。

siglip-base-patch16-224 - SigLIP改进CLIP模型实现更高效的零样本图像分类和检索

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SigLIP是一种基于CLIP改进的多模态预训练模型，采用sigmoid损失函数优化语言-图像学习。该模型在WebLI数据集上以224x224分辨率预训练，适用于零样本图像分类和图像-文本检索任务。相比CLIP，SigLIP支持更大批量处理，且在小批量场景下表现更优。用户可通过Transformers库轻松加载和使用SigLIP模型，实现灵活高效的多模态应用。

vit_base_patch16_clip_224.openai - CLIP：跨模态视觉语言理解模型

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CLIP是OpenAI开发的视觉-语言预训练模型，在timm库中实现。它使用ViT-B/16 Transformer作为图像编码器，masked self-attention Transformer作为文本编码器，通过对比学习优化图像-文本对相似度。CLIP在零样本图像分类任务中展现出优秀的鲁棒性和泛化能力，但在细粒度分类和物体计数方面仍有局限。该模型主要面向AI研究人员，用于探索计算机视觉模型的能力和局限性。

ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B - CLIPA-v2模型实现低成本高性能零样本图像分类

CLIPAGithubHuggingfaceOpenCLIP对比学习开源项目模型视觉语言模型零样本图像分类

ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B是一个基于CLIPA-v2架构的视觉-语言模型，在datacomp1B数据集上训练。该模型采用对比学习方法，能够进行零样本图像分类，在ImageNet上实现81.1%的准确率。通过OpenCLIP库，用户可以方便地进行图像和文本的特征编码。这个模型不仅性能优异，还具有训练成本低的特点，为计算机视觉研究提供了新的发展方向。

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。

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。

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。

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