技术总结专栏
本文将对热门的SORA的视频生成中使用到的模型Clip进行原理介绍。
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)。它是多模态领域的经典之作，后续也作为基础模型，被广泛用在DALLE2，Stable Diffusion等重要文生图大模型中，是多模态领域的一个神器。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf
项目地址：https://github.com/openai/CLIP
核心思想
CLIP的整体训练过程及标签数据格式如上，可以分为三个阶段：
从训练集中随机取出一张图片和标签文本，然后分别使用编码器进行编码。编码器的主体模型结构是相同的，但是在前期处理中，image encoder多增加了一步patch embedding（后文进一步介绍）。
Text Encoder和Image Encoder输出的embedding向量，然后用基于余弦相似度（cosine similarity）损失来比较两个embedding向量的相似性，以判断随机抽取的标签文本和图片是否匹配。
将计算得到的损失进行梯度反向传播，不断优化训练。
完成CLIP的训练后，输入配对的图片和标签文本，则Text Encoder和Image Encoder可以输出相似的embedding向量，如果是计算余弦相似度就可以得到接近1的结果。同时对于不匹配的图片和标签文本，输出的embedding向量计算余弦相似度则会接近0。在实际应用时，就是获取Text Encoder和Image Encoder的输出向量，作为跨模态领域的沟通桥梁。
CLIP损失函数
上图为CLIP模型的前向训练的过程，需要将N个标签文本和N个图片的两两组合预测出N对可能的文本-图片对的余弦相似性，即上图所示的矩阵。这里共有N个正样本，即真正匹配的文本和图片（矩阵中的对角线元素），而剩余文本-图片对为负样本，这时CLIP模型的训练目标就是最大N个正样本的余弦相似性(每个格子上对应的向量点积)，同时最小化负样本的余弦相似性。
完成CLIP的训练后，输入配对的图片和标签文本，则Text Encoder和Image Encoder可以输出相似的embedding向量，计算余弦相似度就可以得到接近1的结果。同时对于不匹配的图片和标签文本，输出的embedding向量计算余弦相似度则会接近0。以下为代码实现：
# cosine similarity as logitslogit_scale = self.logit_scale.exp()logits_per_text = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) * logit_scalelogits_per_image = logits_per_text.t()loss = Noneif return_loss:loss = clip_loss(logits_per_text)if not return_dict:output = (logits_per_image, logits_per_text, text_embeds, image_embeds, text_outputs, vision_outputs)return ((loss,) + output) if loss is not None else output
总结
CLIP模型具有非常大的优点，包括：
多模态学习：CLIP模型能够同时处理文本和图像数据，从而在多种任务上展现出强大的性能。
零样本学习能力：CLIP模型通过对大规模数据进行预训练，具备了良好的零样本学习能力，可以在见过的类别之外泛化和识别新的类别。
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语义理解：CLIP模型通过学习文本和图像之间的语义联系，能够实现对图像内容的更深层次理解，这使得它在一些文本提示下执行图像任务时表现出色。
但是，它也具有一些不足之处：
计算资源需求：CLIP模型由于其庞大的规模和复杂性，需要大量的计算资源和存储空间来进行训练和部署，这增加了使用该模型的成本。
数据依赖性：尽管CLIP模型在许多情况下表现出色，但其性能仍然高度依赖于预训练数据的质量和多样性，对于某些特定领域或语言的应用可能泛化能力较差。
对抗攻击：与许多深度学习模型一样，CLIP模型也容易受到对抗性攻击，即针对输入进行微小修改以欺骗模型，这可能会导致错误的预测或行为不稳定。
CLIP模型表现的还是十分强大，作为SORA、STABLE DIFFUSION等模型的基础，赶紧学起来~
