CLIP模型深度解析：影像與文字的語義關聯

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CLIP模型的核心價值在於其能夠理解影像和文字之間的語義關聯。透過將影像和文字投影到同一個嵌入空間，CLIP模型得以計算它們之間的相似度，並應用於影像搜尋、分類別、生成等多種任務。理解CLIP模型的嵌入計算過程、相似度計算方法以及如何應用於零次學習是掌握其核心技術的關鍵。同時，瞭解如何結合圖片預處理技術和Diffusion模型，可以進一步提升CLIP模型的效能和應用範圍。

使用預訓練的CLIP模型

我們可以使用預訓練的CLIP模型來進行影像和文字的嵌入計算。例如，我們可以使用clip-vit-large-patch14模型，這是一種根據Vision Transformer（ViT）的CLIP模型。這個模型可以將影像和文字轉換為嵌入向量，並計算兩者之間的語義相似度。

CLIP模型的應用

CLIP模型可以應用於多種任務，例如：

  • 影像搜尋：CLIP模型可以用於搜尋影像，根據影像的嵌入向量計算語義相似度。
  • 文字生成：CLIP模型可以用於生成文字，根據影像的嵌入向量生成相應的文字。
  • 多模態學習：CLIP模型可以用於多模態學習，例如影像和文字的共同嵌入學習。

內容解密：

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

# 載入預訓練的CLIP模型
clip = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14").to(device)
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")

# 載入影像
url = SampleURL.LionExample
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# 處理影像
image_inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
pixel_values = image_inputs["pixel_values"]

# 嵌入計算
embeddings = clip(pixel_values)

# 語義相似度計算
similarities = embeddings @ embeddings.T

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像] -->|嵌入計算|> B[嵌入向量]
    B -->|語義相似度計算|> C[語義相似度]
    C -->|應用|> D[影像搜尋、文字生成、多模態學習]

這個圖表展示了CLIP模型的工作原理，從影像嵌入計算到語義相似度計算，最終應用於多種任務。

圖片預處理技術

在進行圖片預處理時，我們需要確保圖片的品質和尺寸符合特定的要求。以下是圖片預處理的步驟和相關技術細節。

圖片預處理步驟

  1. 圖片大小調整：根據特定的需求，調整圖片的大小以符合要求。
  2. 圖片裁剪：如果圖片的尺寸不符合要求，需要進行裁剪以去除多餘的部分。
  3. 圖片標準化：對圖片進行標準化處理，以確保圖片的畫素值在相同的範圍內。

圖片裁剪技術

圖片裁剪是一種常見的圖片預處理技術，目的是去除圖片中不需要的部分。以下是圖片裁剪的步驟：

步驟1：計算裁剪區域

計算裁剪區域的左上角和右下角座標，以確定需要裁剪的部分。

width, height = image.size
crop_length = min(image.size)
left = (width - crop_length) / 2
top = (height - crop_length) / 2
right = (width + crop_length) / 2
bottom = (height + crop_length) / 2

步驟2：進行裁剪

使用計算出的座標進行裁剪，去除圖片中不需要的部分。

cropped = image.crop((left, top, right, bottom))

圖片標準化技術

圖片標準化是一種重要的圖片預處理技術，目的是確保圖片的畫素值在相同的範圍內。以下是圖片標準化的步驟：

步驟1：計算圖片的標準差和均值

計算圖片的標準差和均值，以確定圖片的畫素值範圍。

image_std = [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]

步驟2：進行標準化

使用計算出的標準差和均值進行標準化，確保圖片的畫素值在相同的範圍內。

rescale_factor = 0.00392156862745098
圖表翻譯：
  flowchart TD
    A[圖片預處理] --> B[圖片大小調整]
    B --> C[圖片裁剪]
    C --> D[圖片標準化]
    D --> E[深度學習模型]

此圖表展示了圖片預處理的流程，包括圖片大小調整、圖片裁剪和圖片標準化等步驟。

影像嵌入與文字嵌入的比較

在這個章節中，我們將探討如何使用CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型來比較影像和文字之間的相似度。CLIP模型是一種多模態模型，能夠將影像和文字對映到同一個嵌入空間中，使得我們可以直接比較影像和文字之間的相似度。

影像嵌入

首先，我們需要將影像轉換為嵌入向量。CLIP模型使用了一個視覺模型（vision model）來提取影像的特徵。這個視覺模型是一個神經網路，能夠將影像轉換為一個固定長度的向量。

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

# 載入CLIP模型和處理器
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

# 載入影像
image = Image.open("image.jpg")

# 預處理影像
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

# 將影像轉換為嵌入向量
with torch.inference_mode():
    outputs = model.vision_model(**inputs)
    image_embeddings = outputs.pooler_output

print(image_embeddings.shape)

文字嵌入

接下來，我們需要將文字轉換為嵌入向量。CLIP模型使用了一個語言模型（text model）來提取文字的特徵。這個語言模型是一個神經網路，能夠將文字轉換為一個固定長度的向量。

# 定義文字輸入
prompts = ["a photo of a lion", "a photo of a zebra"]

# 預處理文字
text_inputs = processor(text=prompts, return_tensors="pt", padding=True)

# 將文字轉換為嵌入向量
with torch.inference_mode():
    text_outputs = model.text_model(**text_inputs)
    text_embeddings = text_outputs.pooler_output

print(text_embeddings.shape)

比較影像和文字之間的相似度

現在，我們可以比較影像和文字之間的相似度了。CLIP模型使用了一種稱為餘弦相似度（cosine similarity）的方法來比較兩個向量之間的相似度。

# 計算餘弦相似度
from torch.nn import functional as F

cosine_similarities = F.cosine_similarity(image_embeddings, text_embeddings)

print(cosine_similarities)

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像] -->|嵌入|> B[影像嵌入向量]
    C[文字] -->|嵌入|> D[文字嵌入向量]
    B -->|餘弦相似度|> D

在這個圖表中，我們可以看到影像和文字如何被轉換為嵌入向量，並且如何使用餘弦相似度來比較兩個向量之間的相似度。

CLIP 模型的工作原理

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一種深度學習模型，旨在學習影像和文字之間的對齊關係。為了實作這一點，CLIP 模型需要將影像和文字編碼為相同維度的向量嵌入。

投影層

CLIP 模型使用兩個不同的編碼器：文字編碼器和影像編碼器。為了使得這兩個編碼器產生的嵌入具有相同的維度，CLIP 模型學習了一個投影層。這個投影層是一個線性層，將文字嵌入和影像嵌入對映到具有相同維度的向量空間中。

print(clip.text_projection)
print(clip.visual_projection)

輸出結果顯示，文字投影層是一個線性層，從 768 維度對映到 768 維度，而視覺投影層是一個線性層，從 1024 維度對映到 768 維度。

正則化

為了計算餘弦相似度，CLIP 模型需要將嵌入向量正則化為單位向量。這是透過將嵌入向量除以其 Euclidean 範數來實作的。

text_embeddings = text_embeddings / text_embeddings.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)
image_embeddings = image_embeddings / image_embeddings.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)

餘弦相似度

正則化後的嵌入向量可以用來計算餘弦相似度。CLIP 模型使用矩陣乘法來計算兩個嵌入向量之間的餘弦相似度。

similarities = torch.matmul(text_embeddings, image_embeddings.T)

測試結果

最終，CLIP 模型輸出了一個機率分佈，表示影像與每個文字標籤之間的匹配程度。透過對輸出進行 softmax 處理，可以得到每個標籤的機率值。

similarities = 100 * torch.matmul(text_embeddings, image_embeddings.T)
similarities_softmax = similarities.softmax(dim=0).cpu()

輸出結果顯示，CLIP 模型將影像與文字標籤 “a photo of a lion” 匹配，具有 94.4% 的置信度。

影像分類別的零次學習

零次學習（Zero-Shot Learning）是一種機器學習技術，允許模型在沒有見過特定類別的資料的情況下進行分類別。在這一章中，我們將探討如何使用 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型實作零次影像分類別。

CLIP 模型

CLIP 模型是一種預訓練模型，旨在學習影像和文字之間的對應關係。它可以用於影像分類別、物體檢測等任務。CLIP 模型的工作原理是將影像和文字轉換為相同的嵌入空間，然後使用相似度度量來計算影像和文字之間的相似度。

零次影像分類別

零次影像分類別是指模型在沒有見過特定類別的資料的情況下進行分類別。CLIP 模型可以用於零次影像分類別，方法是建構文字提示（prompt），使其能夠描述影像的內容。例如，如果我們想要分類別貓和狗的影像，我們可以使用「一張貓的照片」和「一張狗的照片」作為文字提示。CLIP 模型會匹配最佳的文字提示與影像，從而得到分類別結果。

實作零次影像分類別

要實作零次影像分類別，我們需要載入 CLIP 模型和處理器（processor），然後使用文字提示和影像作為輸入。CLIP 模型會輸出影像和文字之間的相似度，然後我們可以使用這些相似度來得到分類別結果。

import torch
from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor

# 載入 CLIP 模型和處理器
clip = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")

# 載入影像
image = Image.open(requests.get(SampleURL.LionExample, stream=True).raw)

# 定義文字提示
prompts = [
    "一張獅子的照片",
    "一張斑馬的照片",
    "一張貓的照片",
    "一張可愛的獅子幼崽的照片",
    "一隻小狗",
    "一隻獅子在樹枝後面",
]

# 處理輸入
inputs = processor(
    text=prompts, images=image, return_tensors="pt", padding=True
)
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}

# 執行 CLIP 模型
outputs = clip(**inputs)

# 得到分類別結果
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probabilities = logits_per_image.softmax(dim=1)
probabilities = probabilities[0].cpu().detach().tolist()

# 輸出分類別結果
for prob, prompt in sorted(zip(probabilities, prompts), reverse=True):
    print(f"{100*prob: =2.0f}%: {prompt}")

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像] --> B[CLIP 模型]
    B --> C[文字提示]
    C --> D[相似度計算]
    D --> E[分類別結果]

這個圖表展示了零次影像分類別的過程。首先，影像被輸入到 CLIP 模型中，然後使用文字提示來計算相似度。最後，根據相似度來得到分類別結果。

圖片分類別與搜尋引擎

圖片分類別和搜尋引擎是人工智慧領域中兩個重要的應用。圖片分類別涉及將圖片歸類別到特定的類別中，而搜尋引擎則需要根據使用者的查詢傳回相關的圖片。近年來，隨著深度學習技術的發展，圖片分類別和搜尋引擎的效能得到了顯著的提高。

CLIP 模型

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一種預訓練模型，能夠學習圖片和文字之間的對應關係。CLIP 模型透過對比學習的方式，學習圖片和文字的嵌入表示，使得圖片和文字之間可以進行有效的比較和匹配。

CLIP 的優點

CLIP 模型具有以下優點：

  • 能夠學習圖片和文字之間的複雜關係
  • 可以用於圖片分類別、搜尋引擎等多種任務
  • 預訓練模型可以在多種下游任務中進行微調

CLIP 的應用

CLIP 模型可以用於多種應用，包括：

  • 圖片分類別：CLIP 模型可以用於圖片分類別任務，例如將圖片歸類別到特定的類別中。
  • 搜尋引擎：CLIP 模型可以用於搜尋引擎，根據使用者的查詢傳回相關的圖片。
  • 圖片生成：CLIP 模型可以用於圖片生成任務，例如根據文字提示生成圖片。

實踐案例

以下是一個使用 CLIP 模型進行圖片分類別的實踐案例：

from transformers import pipeline

# 載入 CLIP 模型
classifier = pipeline(
    "zero-shot-image-classification",
    model="openai/clip-vit-large-patch14",
)

# 載入圖片和文字標籤
image =...
prompts =...

# 進行圖片分類別
scores = classifier(
    image,
    candidate_labels=prompts,
    hypothesis_template="{}",
)

# 輸出分類別結果
print(scores)

未來，CLIP 模型將繼續被改進和最佳化，以滿足更多的應用需求。同時，CLIP 模型也將被結合其他技術，例如影像生成和自然語言處理，來創造更多的智慧應用。

圖表翻譯

  graph LR
    A[圖片] -->|嵌入|> B[文字]
    B -->|比較|> C[分類別結果]
    C -->|輸出|> D[使用者]

圖表說明

上述圖表展示了 CLIP 模型的工作流程。首先，圖片被嵌入到文字空間中。然後，文字和圖片之間的相似度被計算，以得到分類別結果。最後，分類別結果被輸出給使用者。

Diffusion Models簡介

Diffusion Models是一種近年來廣受關注的生成模型，尤其是在影像生成領域。它們的出現為影像生成帶來了新的可能性，尤其是在高品質和多樣性方面。

Diffusion Models的工作原理

Diffusion Models的基本思想是將影像生成視為一個遞迴的去噪過程。它們首先將輸入影像新增噪聲，然後透過多次遞迴的去噪步驟，逐步還原原始影像。這個過程可以被視為一個馬爾可夫鏈（Markov Chain），其中每一步都依賴於前一步的結果。

Diffusion Models的優點

Diffusion Models具有多個優點：

  1. 高品質生成：Diffusion Models可以生成高品質的影像，尤其是在面部、物體和場景生成方面。
  2. 多樣性：Diffusion Models可以生成多樣化的影像，包括不同風格、不同視角和不同光照條件下的影像。
  3. 靈活性：Diffusion Models可以用於多種影像生成任務，包括影像翻譯、影像編輯和影像合成。

Diffusion Models的應用

Diffusion Models已經被應用於多個領域，包括：

  1. 影像生成：Diffusion Models可以用於生成高品質的影像，包括面部、物體和場景。
  2. 影像翻譯：Diffusion Models可以用於將一張影像翻譯成另一張影像，例如將一張夏天的影像翻譯成冬天的影像。
  3. 影像編輯：Diffusion Models可以用於編輯影像，例如將一張影像中的物體移除或新增新的物體。

Diffusion Models的未來發展

Diffusion Models仍然是一個快速發展的領域，未來的研究方向包括：

  1. 提高生成品質：未來的研究將著重於提高Diffusion Models的生成品質，包括提高解析度和細節保留。
  2. 擴大應用領域：未來的研究將著重於擴大Diffusion Models的應用領域，包括將其應用於其他領域，如影片生成和3D模型生成。
  3. 提高效率：未來的研究將著重於提高Diffusion Models的效率，包括減少計算資源和加速生成過程。

使用Diffusion模型生成影像

Diffusion模型是一種可以生成高品質影像的深度學習模型。下面，我們將使用PyTorch和Hugging Face的DDPM函式庫來實作一個簡單的Diffusion模型。

安裝所需函式庫

首先，需要安裝PyTorch和Hugging Face的DDPM函式庫。可以使用pip進行安裝：

pip install torch transformers

載入模型和裝置

接下來，載入預訓練的Diffusion模型和指定裝置（GPU或CPU）：

import torch
from diffusers import DDPMPipeline

# 載入預訓練的Diffusion模型
image_pipe = DDPMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-celebahq-256")

# 指定裝置（GPU或CPU）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
image_pipe.to(device)

生成影像

現在，可以使用模型生成影像了。下面的程式碼會生成一張影像：

# 生成影像
image = image_pipe().images[0]

但是，這個過程並不透明。讓我們一步一步地瞭解 Diffusion 模型的內部工作原理。

Diffusion過程

Diffusion過程涉及多個步驟的反覆遞迴，以生成高品質的影像。每一步驟都會對輸入影像進行微小的修改，直到生成最終的影像。

初始化隨機噪聲

首先，初始化一批隨機噪聲作為輸入影像：

# 初始化隨機噪聲
image = torch.randn(4, 3, 256, 256).to(device)

設定diffusion步驟數

設定diffusion步驟數為30：

# 設定diffusion步驟數
image_pipe.scheduler.set_timesteps(num_inference_steps=30)

迴圈生成影像

現在，使用迴圈生成影像：

# 迴圈生成影像
for i, t in enumerate(image_pipe.scheduler.timesteps):
    # 取得預測結果
    with torch.inference_mode():
        output = image_pipe(image, t)
    
    # 更新輸入影像
    image = output.images[0]

這個過程會不斷地更新輸入影像，直到生成最終的影像。

顯示結果

最後，顯示生成的影像：

# 顯示結果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(image)
plt.show()

這樣就完成了使用Diffusion模型生成影像的過程。

Diffusion 模型的核心概念

Diffusion 模型是一種能夠學習如何迭代地改進一個噪聲輸入的模型。這個核心概念可以應用於各種任務，例如無條件影像生成、影像到影像的轉換等。在本章中，我們將聚焦於無條件影像生成，即生成類別似於訓練資料分佈的影像。

從技術架構視角來看，CLIP模型的出現，標誌著多模態學習邁入了新的階段。深度剖析其核心架構，可以發現，透過對比學習將影像和文字嵌入到同一向量空間，實作了跨模態語義匹配。CLIP模型的優勢在於其零次學習能力，能有效解決傳統深度學習模型需要大量標註資料的瓶頸。然而，目前CLIP模型在處理複雜語義理解和細粒度影像分類別方面仍存在挑戰，例如對比學習中的負樣本選擇策略和如何提升模型對細微差異的捕捉能力。未來，預期CLIP模型將與其他技術，如Diffusion模型，更緊密地結合，例如利用Diffusion模型生成更具語義代表性的影像，進一步提升CLIP模型的效能和應用範圍。玄貓認為，CLIP模型的發展方向將聚焦於提升模型的理解能力和泛化能力，並在更多實際應用場景中展現其價值，例如更精準的影像搜尋和更智慧的內容推薦。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。