jina-clip-v1

集成文本图像检索与文本相似度分析的多模态嵌入模型

文本检索 Huggingface 模型 Github Jina AI 开源项目多模态嵌入图像检索 CLIP

jina-clip-v1是Jina AI开发的英语多模态嵌入模型，支持高效文本-图像和文本-文本检索。它结合了传统文本嵌入和跨模态模型的优势，适用于多模态检索增强生成应用。该模型在Flickr和MSCOCO跨模态检索任务中表现出色，文本相似度评估能力也与专业文本嵌入模型相当。

文档

TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法

CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏

TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法，专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术，有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时，显著减少了模型参数，实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案，在计算资源受限的场景下尤其有价值。

ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成

CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库

ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本，将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入，特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据，有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。

CLIP - CLIP是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络

CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理

CLIP通过对比学习训练神经网络，结合图像和文本，实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当，无需使用原始标注数据。安装便捷，支持多种API，适用于零样本预测和线性探针评估，推动计算机视觉领域发展。

Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级显著提升图像检索效果

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

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。

jina-embeddings-v2-base-en - 先进的嵌入模型提升多种自然语言处理任务性能

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers句子相似度开源项目文本嵌入模型特征提取

jina-embeddings-v2-base-en是一款高性能嵌入模型，为多种自然语言处理任务生成优质语义表示。在MTEB基准测试中，该模型在文本分类、检索和聚类等任务上表现卓越。尽管名称包含'en'，但实际支持多语言处理，可应用于信息检索、问答系统和文本相似度计算等场景。模型采用先进技术，在实际应用中兼具效率和准确性。

AltCLIP - AltCLIP提升中英文视觉语言理解的双语模型

AltCLIPCLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion双语模型开源项目文本图像表示模型

AltCLIP是一个双语CLIP模型，通过平行知识蒸馏和双语对比学习提升中英文视觉语言理解能力。在文本-图像检索任务中表现优异，为跨语言视觉应用提供了新可能。该模型支持AltDiffusion，可用于文本生成图像等应用。项目已开源代码和权重，并提供训练和使用说明。

internlm-xcomposer2d5-clip - 结合InternLM、Xcomposer和CLIP的多模态AI开源模型

Apache 2.0GithubHuggingface开发者开源协议开源项目模型版权软件许可

internlm-xcomposer2d5-clip是一个结合InternLM、Xcomposer和CLIP技术的开源多模态AI模型。该项目能够处理文本、图像等多种数据类型，支持复杂的跨模态任务。模型采用Apache 2.0许可证发布，为研究人员和开发者提供了灵活的使用空间。

open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术

GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型

OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目，专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型，涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力，OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展，拓宽了其应用领域。

jina-embeddings-v2-base-es - 双语智能文本嵌入模型英语和西班牙语文本向量化解决方案

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本相似度机器学习模型特征提取自然语言处理

这是一款针对英语和西班牙语优化的文本嵌入模型。在MTEB基准测试中表现优异，可高效处理文本分类、检索和聚类等任务。模型支持跨语言文本相似度计算，适用于双语内容处理场景。基于sentence-transformers框架开发，具备出色的文本特征提取能力。

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。

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