大模型实践：CLIP原理和使用场景

CLIP介绍

https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）
是由OpenAI开发的一种基于对比学习的跨模态预训练模型。CLIP的目标是通过将图像和文本进行联合训练，从而使模型能够理解和推理图像和文本之间的关系。

from PIL import Image
import requests
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

# 加载模型和预处理函数
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
# 提取图片和文本特征 
inputs = processor(text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)

outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities

CLIP组成

CLIP的训练过程包括两个关键组件：视觉编码器和文本编码器。视觉编码器是一个卷积神经网络，用于将图像转换为特征向量。文本编码器则是一个Transformer模型，用于将文本转换为特征向量。这两个编码器都经过大规模的无监督训练来学习图像和文本的表示。

CLIP训练过程

在训练过程中，CLIP使用大规模的图像和文本数据集来生成正负样本对。正样本对是由相同内容的图像和文本组成，而负样本对则是由不相关的图像和文本组成。CLIP的目标是通过对比学习来使正样本对在特征空间中更加接近，而负样本对则更加分散。

CLIP使用了一种对比学习的方式，在4亿图文对上进行了文本和图片的匹配任务训练，使得该模型在无任何微调的情况下（zero-shot），在imageNet上取得了和ResNet-50微调后一样的效果。

对于一个包含N
个文本-图像对的训练batch，将N
个文本特征和N
个图像特征两两组合，CLIP模型会预测出N*N
个可能的文本-图像对的相似度，这里的相似度直接计算文本特征和图像特征的余弦相似性（cosine similarity）。

真正属于一对的文本和图像（矩阵中的对角线元素），而剩余的N*N-N
个文本-图像对为负样本，那么CLIP的训练目标就是最大N个正样本的相似度，同时最小化N*N-N
个负样本的相似度。

CLIP使用方法

训练完成后，CLIP可以通过计算图像和文本之间的余弦相似度来判断它们之间的关系。例如，给定一张图像和一个文本描述，CLIP可以计算它们在特征空间中的相似度，从而判断它们是否相互匹配。

Chinese-CLIP介绍

https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/chinese_clip

Chinese-CLIP
为CLIP模型的中文版本，使用大规模中文数据进行训练（~2亿图文对），帮助用户快速实现中文领域的图文特征&相似度计算、跨模态检索、零样本图片分类等任务。

from PIL import Image
import requests
from transformers import ChineseCLIPProcessor, ChineseCLIPModel

model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")
processor = ChineseCLIPProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")

url = "https://clip-cn-beijing.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pokemon.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
# Squirtle, Bulbasaur, Charmander, Pikachu in English
texts = ["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"]

# compute image feature
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
image_features = model.get_image_features(**inputs)
image_features = image_features / image_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)  # normalize

# compute text features
inputs = processor(text=texts, padding=True, return_tensors="pt")
text_features = model.get_text_features(**inputs)
text_features = text_features / text_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)  # normalize

# compute image-text similarity scores
inputs = processor(text=texts, images=image, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # probs: [[1.2686e-03, 5.4499e-02, 6.7968e-04, 9.4355e-01]]

CLIP使用场景

使用场景1：图像检索图像

CLIP可以用于图片检索任务，即通过输入一张图像，计算其特征向量，并与图像数据库中的其他图像进行相似度匹配。

使用场景2：文本检索文本

CLIP可以将文本描述转换为特征向量，并将其与图像数据库中的图像进行比较，找到与文本描述最相关的图像。

使用场景3：文本检索图像 or 图像检索文本

将文本查询和每个图像都转换为特征向量，然后计算它们之间的相似度。通过比较文本查询和图像的特征向量，CLIP可以找到与查询最相关的图像。