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OpenAI 的 CLIP 有何亮点？ - 知乎
简单的说，CLIP 无需利用 ImageNet 的数据和标签进行训练，就可以达到 ResNet50 在 ImageNet数据集上有监督训练的结果，所以叫做 Zero-shot。 CLIP（contrastive language-image pre-training）主要的贡献就是 利用无监督的文本信息，作为监督信号来学习视觉特征。
如何评价OpenAI最新的工作CLIP：连接文本和图像，zero shot效果堪比ResNet50？ - 知乎
CLIP这种方法的上限如何，query的数量和质量至关重要。 如果图像文本对仅仅通过搜索的方式在互联网上获取，感觉文本不太可能复杂，这个会限制CLIP的上限。 如果能找到一种获取大量图像文本对，而且文本还比较复杂，那么CLIP这种方法前景会非常不错。
CLIP 模型简介 - 知乎
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 模型 是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于 匹配图像和文本 的 预训练 神经网络模型，是近年来多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用 大量的互联网数据 进行预训练，在很多任务表现上达到了SOTA 。
为什么Clip可以用于zero shot分类？ - 知乎
在CLIP的实验过程中，它从没有用ImageNet这个经典分类数据集上的数据做训练，但是在测试中，它却能达到和用了ImageNet做训练集的ResNet架构模型比肩的效果。 在我个人看来，CLIP解决缺点2的意义，要高于缺点1。
CLIP的可解释性有哪些问题，及怎么应用到各种open-vocabulary任务上？ - 知乎
CLIP的可解释性问题 二 为什么有这些问题 1 对于相反结果，原因在于self-attention。 具体来说用原来的query和key的参数出来的特征算self-attention，最相似的token并不是本身或者相同语义区域，而是一些背景的噪声。而用value出来的特征和自己算attention就不会出现错误的关联。出现这种情况的原因主要是
Stable Diffusion中CLIP文本编码器和Diffusion Models是如何协同的？
其中，CLIP采用的是无监督训练范式，通过400M个图片-文本对进行训练，通过在隐空间对跨模态特征对齐的方式来获得image-text alignment。
一文读懂三篇少样本微调CLIP的论文及代码实现细节
CLIP就是这样一个坚实的、可以用来微调的基础模型。 这篇文章介绍三种少样本基于CLIP微调的方法，实验的任务是图像分类，但是否能适用于其它任务，因成本不高，读者有时间可以自己尝试一下，欢迎在评论区探讨你的经验。
【最新2025年耳夹式耳机深度测评】买对不买贵！耳夹式耳机避坑攻略：南卡 飞利浦 华为 骨聆等8款热门耳夹式耳机到底哪款最值得买？
耳夹式耳机推荐2：漫步者Comfo Clip 漫步者Comfo Clip这款耳机的外观采用了金属喷砂工艺呈现金属质感，手感非常好！ 这个系列的耳夹一共有四种配色，分别是浮光绿、星光粉、珠光白、夜光黑，可以自行选择。 它的把充电口和蓝牙连接按键设计在背面。
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