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。

clip_playground - 探索CLIP模型的多种应用包括GradCAM可视化、零样本检测和验证码破解

CLIPCaptcha SolverColabGithubGradCAMZero-shot Detection开源项目

这个项目展示了CLIP模型的不同应用，包括GradCAM可视化、简单和智能的零样本检测以及验证码破解。用户可以通过Colab链接在线体验各项功能，并调整参数和检测查询以深入探索模型潜力。项目日志定期更新，包含reCAPTCHA绘图改进和检测参数调整，确保用户获得最佳应用体验。

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。

japanese-clip-vit-b-16 - 日语CLIP模型实现跨模态文本图像语义匹配

CLIPGithubHuggingfaceViT-B/16japanese-clip图像识别开源项目模型深度学习

rinna公司开发的日语CLIP模型采用ViT-B/16 Transformer架构，通过CC12M数据集的日语翻译版本训练而成。该模型实现了日语文本与图像的跨模态理解和语义匹配，提供简洁的API接口，适用于图像检索和跨模态搜索等场景。作为Apache 2.0许可的开源项目，它为日语视觉语言处理领域提供了实用的基础工具。

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。

clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略

CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习

该模型引入先进的复杂卷积技术，支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示，该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。

chinese-clip-vit-large-patch14 - 结合ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base的中文图文对比模型

Chinese-CLIPGithubHuggingface图像编码器图文相似度开源项目文本编码器模型零样本分类

这一模型采用ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base进行编码，在大规模中文图文数据集上训练，支持高效的图文嵌入和相似度计算。项目提供直观的API和多项任务评估，展现了在零样本图像分类和图文检索上的杰出表现。

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-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K - 基于DataComp-1B数据集训练的零样本图像分类器

CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceOpenCLIP多模态模型开源项目模型零样本图像分类

CLIP ViT-L/14是一个基于DataComp-1B大规模数据集训练的多模态模型。在ImageNet-1k上达到79.2%的零样本分类准确率，可用于图像分类、检索等任务。该模型主要面向研究社区，旨在促进对零样本和任意图像分类的探索。由stability.ai提供计算资源支持，不建议直接用于部署或商业用途。

ViT-L-16-SigLIP-256 - 用于零样本图像分类的对比式图像文本模型

GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型语言图像预训练零样本图像分类

模型以WebLI数据集进行训练，兼容OpenCLIP与timm库，支持图像与文本的任务。通过SigLIP方法增强语言与图像的预训练能力，实现零样本图像分类。该模型由JAX格式转为PyTorch，更易集成至现有机器学习流程，具备多平台适应性。

blip-large-long-cap - 使用BLIP模型生成图像长段描述

BLIPGithubHuggingfaceLongCap图像字幕图文生成开源项目模型生成长标题

此项目微调BLIP模型生成图像的长段描述，适用于文本生成图像任务。支持在Python中运行于CPU和GPU环境，提供全精度与半精度模式。长段描述功能提升AI在复杂文本环境下的生成与理解能力，适合多种应用场景的条件与非条件图像描述任务。

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