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浏览器中基于OpenAI CLIP模型的本地图像排序与搜索

OpenAI's CLIP 图片搜索图片排序文本相似性浏览器 Github 开源项目

基于OpenAI的CLIP模型和文件系统访问API，在浏览器内轻松实现本地文件夹中的图像排序与搜索功能，无需安装额外软件，简化图像处理流程。

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介绍相关项目

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。

clifs - 自然语言视频帧内容搜索系统

CLIFSGithubOpenAI's CLIPdjango图像编码器开源项目视频内容搜索

CLIFS利用OpenAI的CLIP模型，通过自然语言在视频中搜索匹配的帧内容。项目通过提取视频帧特征并与文本查询特征进行相似性匹配，返回结果。Django构建的搜索引擎界面支持自定义视频文件的索引和搜索。

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。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉

项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

ClipDrop - AI驱动的图像处理平台提供多样化的视觉内容编辑工具

AI工具图像增强图像编辑文本生成背景处理

ClipDrop是一个先进的人工智能驱动图像处理平台，为视觉内容创作者提供多种强大工具。主要功能包括背景移除、图像清理、放大和稳定扩散等。用户可轻松进行图像编辑，如修复、背景替换、尺寸调整，甚至通过文本生成图像。ClipDrop的AI技术简化了复杂的图像编辑过程，为创作者和设计师提供了实现创意的有力工具，大大提升了视觉内容创作效率。

MetaCLIP - CLIP模型数据处理优化工具

CLIPGithubMetaCLIP图像文本对开源项目数据清洗预训练模型

MetaCLIP是一个改进CLIP模型数据处理的开源项目。它提出了一种新的数据筛选算法,无需依赖现有模型即可从头整理数据。该项目强调数据质量,提供了可扩展到CommonCrawl全数据集的方法。MetaCLIP公开训练数据分布,提高了透明度,并为CLIP模型提供标准化的实验设置,便于控制实验和公平比较。

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。

Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案

Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类

Chinese-CLIP项目，基于大规模中文图文对数据，专门针对中文领域的特点进行优化，提供高效的图文特征计算与相似度测算，实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型，包括ViT与ResNet结构，并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升，为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。

StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型

GithubHuggingfaceOpenAIStreetCLIP图像地理定位城市场景开源项目模型零样本学习

StreetCLIP是一个在开域图像地理定位中实现零样本学习的预训练模型，基于OpenAI的CLIP ViT，通过1.1百万街景图像进行训练，与传统监督模型相比具有更优性能，适用于城市和乡村环境。该模型能够将图像特征与特定地理位置关联，可应用于建筑分析、自然环境监测、基础设施检查等多种领域，并有助于导航和自动驾驶技术的改进。

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。

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