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引言
在前一篇文章中，我们深入探讨了OpenAI革命性CLIP模型的架构、训练过程及其局限性。今天，我们将通过代码让CLIP真正活起来。
我们将通过推理来见证CLIP的神奇之处——该模型能在从未见过分类标签的情况下，识别图像并与文本建立关联，这种技术被称为零样本学习。
闲话少说，我们直接开始吧！
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在开始探索图文匹配的魔法之前，我们先做好准备工作。我们将使用Hugging Face Transformers库加载CLIP的预训练版本，具体选用以下模型：
openai/clip-vit-base-patch32
这个CLIP变体的核心架构是：
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图像编码器：ViT-B/32（基于Vision Transformer的Base版，使用32×32图像Patch块） -
文本编码器：类似GPT风格的Transformer模型
为什么选择这个版本？
它相对轻量（相比ViT-L或ResNet变体），即使在仅有4GB显存的GPU设备上也能快速运行，同时仍能保持出色的零样本学习性能。
模型加载代码说明：
CLIPProcessor是一个集成了文本分词器和图像预处理器的组合工具，使用极其便捷——只需传入文本和图像，它就会自动完成模型所需的所有预处理工作。
CLIPModel接收这些预处理后的输入，并输出将图像和文本映射到同一共享嵌入空间的向量表示（即数值化的特征嵌入）
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现在我们已经加载了CLIP模型和图文预处理器，让我们一步步看看它是如何处理图像和文本提示——并将它们投射到同一个多模态嵌入空间的。这正是实现零样本分类的魔法所在。
加载并预处理图像
我们将从网络（或本地文件系统）获取一张示例图片，使用CLIPProcessor进行预处理。
加载代码如下：
注意：CLIP对图像的尺寸调整和标准化有特定要求——CLIPProcessor会在内部自动完成这些操作。
定义文本提示
我们会编写几个自然语言描述。CLIP将在嵌入空间根据语义（而非单纯关键词）将它们与图像进行匹配：
text_labels = ["一张狗的照片", "一张猫的照片", "一匹马的照片"]编码双模态数据
通过处理器对图像和文本进行分词与预处理。输出的嵌入向量将帮助我们衡量语义相似度。
图文相似度比对
CLIP并不直接分类——而是进行比对。因此我们使用余弦相似度来计算每个文本描述与图像的"接近程度"。
这就是魔法所在：CLIP能理解输入图像与"一张小狗照片"的语义关联度最高，尽管它从未针对这个具体任务进行过专门训练。
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在将图像和文本编码为嵌入向量后，我们可以通过余弦相似度进行比对，从而判定模型对图文关联度的评估。下面我们通过可视化让这个过程更直观易懂。
概念回顾：什么是余弦相似度？
余弦相似度是衡量两个向量方向相似程度的指标，与向量长度无关。这一指标在自然语言处理和视觉任务中被广泛用于嵌入向量的比对。
在CLIP模型中，正是通过余弦相似度来评估图像嵌入向量与各个文本嵌入向量的匹配程度。
相似度得分可视化
现在我们计算相似度得分并绘制图表，直观展示CLIP模型的判断结果。
通过柱状图的高低，我们可以清晰看出CLIP模型认为哪段文字描述与图像最匹配——柱形越高，表示语义对齐度越好！
进阶技巧：批量图像-文本匹配
想见识CLIP模型的批量处理能力？不妨尝试这个小规模实验：
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今天，我们见证了CLIP的实际应用——这个模型无需针对特定类别进行专门训练，就能理解图像和语言。我们探索了它如何将视觉内容和文本编码到共享空间中，以及余弦相似度如何在零样本（zero-shot）场景下帮助实现图文匹配。
从加载模型到可视化它的“思考过程”，我们仅仅触及了冰山一角。最棒的是？大家可以直接运用这些技术，构建自己的搜索引擎、内容过滤器、视觉字幕生成应用等等——完全无需重新训练模型。
您学废了吗？
代码链接：
https://github.com/deepalim100/CLIP-playground/blob/main/clip-inference.ipynb
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