#跨模态检索

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。

ImageBind是由Meta AI研发的AI模型，可将图像、文本、音频、深度、热感和IMU数据统一到单一嵌入空间。该模型支持跨模态检索、模态组合运算、检测和生成等应用，在多个零样本分类任务中表现良好。ImageBind为多模态AI研究提供了新思路，研究者可通过其开源的PyTorch实现和预训练模型进行进一步探索。