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。 CLIP 作者先是回顾了并总结了和上述相关的两条表征学习路线： 构建image和text的联系，比如利用已有的image-text pair数据集，从text中学习image的表征；

当然有人说 CLIP 四亿张图见过这些东西，但是仔细想想，CLIP 能正确分类的类别极度抽象，无法想象怎么能在互联网上存在这样的图。 接着把 CLIP 拓展到检测，检索上，无需人类标注实现了各种神奇的 zero-shot。 四亿张图很贵吗？

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 。

CLIP视觉感知还能怎么卷？模型架构改造与识别机制再升级. 近年来，随着计算机视觉与自然语言处理技术的飞速发展，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型作为一种强大的跨模态预训练模型，其应用与研究领域不断拓展。

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。

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。因为对缺点1来说，只要训练数据集够大，那么模型是 ...

比如CLIP训练数据一般关注部分物体，如第一张图片只关注了自行车。而且CLIP对文本也有一定的感知，如最后一张。对于文本的解释，一些不重要的词如 'in' 'the' '.' 也经常也有高响应，而且结束符[end]是最高频的。这说明clip会把全局特征编码到固定的token中。

目前CSP分国外原版Clip Studio Paint和国内代理版优动漫，可以看需求选择CSP的繁体版本或者优动漫的简体版本。价格分别为： 优动漫：个人版258￥、EX版1158￥ Clip Studio Paint：个人版49.9$、EX版209$ 无论是个人版还是EX版都支持两台设备使用。CSP基本上每三个月都会有 ...

总结来说，最经济的硬件配置应该是能够在预算范围内提供足够性能的配置。对于个人微调7B大模型，可以考虑先上1块4090 GPU，主板可以考虑x12spi-tf，这块主板的好处在于两个x16槽位，后续可根据需求扩展；CPU可以搭配Xeon Gold 6348/6330，256GB（8*32GB ddr4 recc 3200）的内存，以及一个m.2 1TB硬盘，一个4TB机械 ...

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