简单的说，CLIP 无需利用 ImageNet 的数据和标签进行训练，就可以达到 ResNet50 在 ImageNet数据集上有监督训练的结果，所以叫做 Zero-shot。 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 为 CV 研究者打开了一片非常非常广阔的天地，原因在于 CLIP 真的把自然语言级别的抽象概念带到计算机视觉里了。 当然肯定有其它类似工作，但 CLIP 跨过了奇点。 CLIP 夸大了它在 zero-shot 上的贡献吗？ 我相信 21 年的一众 paper 刷新了大家以往对于 zero-shot 的 ...

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 。

Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力，而且能够精确控制图像内容的重点。 它在各种任务中都表现出了有效性，包括但不限于开放世界识别、多模态大型语言模型和条件 2D/3D 生成。

可解释性在CLIP上做的还不是很好，我们发现了一些问题并解决了这些问题。 应用到下游open-vocabulary的任务中都有所提升。

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。

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接下来把已发送到桌面的图标拉到WINDOWS的工具栏上放置即可。 这样以后我们可以在工具栏上一次点击便可启动CLIP STUDIO PAINT。 【1-2】 CLIP STUDIO PAINT 界面构成 这一节我们来介绍CLIP STUDIO PAINT的界面构成。

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 ...

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