CLIP

CLIP是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络

CLIP PyTorch 图像识别自然语言处理模型训练 Github 开源项目

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。

clip-ViT-B-32-vision - 图像分类与相似性搜索的简便工具

FastEmbedGithubHuggingfaceONNXimage-classification开源项目模型模型推理视觉相似搜索

clip-ViT-B-32模型的ONNX版本，支持图像分类和相似性搜索。利用FastEmbed库，用户能够快速处理图像嵌入，该模型在视觉任务中表现出色，适用于多种应用场景。

deep-daze - 基于CLIP和Siren的文本到图像生成命令行工具

AI绘图CLIPDeep DazeGithubSiren开源项目文本生成图像

Deep Daze是一款基于OpenAI的CLIP和Siren技术的命令行工具，可将文本转化为图像。用户可以通过自然语言描述生成图像，并调整图层数量、图像分辨率和学习率等参数以优化效果。工具还支持结合图像和文本进行生成，及使用初始图像进行生成器网络训练。Deep Daze需要Nvidia或AMD GPU，推荐16GB显存。

siglip-large-patch16-256 - SigLIP模型采用优化损失函数实现图像文本多模态任务

GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉

SigLIP是CLIP模型的改进版本，使用sigmoid损失函数进行语言-图像预训练。该模型在WebLI数据集上以256x256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。通过优化损失函数，SigLIP实现了更高性能和更大批量规模。模型支持原始使用和pipeline API调用，在多项评估中展现出优于CLIP的表现。SigLIP为图像-文本多模态任务提供了新的解决方案。

ViT-SO400M-14-SigLIP - 基于SigLIP的视觉-语言模型实现零样本图像分类

GithubHuggingfaceSigLIPViT图像分类开源项目机器学习模型自然语言处理

ViT-SO400M-14-SigLIP是基于WebLI数据集训练的视觉-语言预训练模型，采用sigmoid损失函数进行图像和文本的联合学习。该模型在零样本图像分类任务中表现出色，具有良好的跨模态理解能力。通过OpenCLIP和timm库，用户可以方便地使用该模型生成图像和文本嵌入。ViT-SO400M-14-SigLIP适用于图像分类、图像检索等多种计算机视觉和自然语言处理任务。

CLIP-ViT-B-32-DataComp.XL-s13B-b90K - 基于DataComp-1B训练的CLIP图像分类模型

CLIPDataCompGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目机器学习模型

CLIP ViT-B/32是一个使用DataComp-1B数据集训练的图像分类模型，在ImageNet-1k测试中达到72.7%零样本分类准确率。模型支持图像分类、图像文本检索等功能，主要面向多模态机器学习研究使用。

daclip-uir - 利用视觉语言模型控制实现通用图像修复

AI技术DA-CLIPGithub图像恢复开源项目视觉语言模型训练数据集

DA-CLIP模型通过视觉语言控制实现通用图像修复。用户可以通过多种方式使用预训练模型，如Gradio应用测试图像，或通过提供的代码示例和数据准备步骤进行训练和评估。该项目提供解决多种真实世界图像退化问题的方法，并提供多种预训练模型供下载。功能和性能的持续更新显著提升了其在图像修复中的适用性。

InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型

GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉

InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型，简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题，并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示，该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置，包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例，并支持PyTorch 1.5+。

clip-video-encode - 视频帧CLIP嵌入向量计算工具

CLIPGithubPython库嵌入计算开源项目视频编码

clip-video-encode是一个Python工具，用于计算视频帧的CLIP嵌入向量。它可处理本地MP4文件、YouTube链接或包含多个视频源的文本文件。工具提供帧采样、多进程处理和自定义CLIP模型等配置选项。clip-video-encode支持大规模数据集处理，曾用于压缩Kinetics700和WebVid等大型视频数据集。这个工具为视频分析和机器学习任务提供了预处理解决方案。

satclip - 全球通用地理位置编码器

GithubSatCLIP卫星图像地理位置编码开源项目机器学习深度学习

SatCLIP是一个基于卫星图像的地理位置编码器，通过对比学习将图像与位置匹配。该项目使用球谐函数进行位置编码，支持多种视觉编码器，适用于空间分析和图像定位等任务。SatCLIP提供预训练模型、示例代码和S2-100K数据集，便于研究人员开展地理空间分析和机器学习应用，为全球尺度的地理信息处理开辟新途径。

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