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7. 万字长文解读深度学习——GPT、BERT、T5
8. 万字长文解读深度学习——ViT、ViLT、DiT
9. 万字长文解读深度学习——CLIP、BLIP
10. 万字长文解读深度学习——AE、VAE
11. 万字长文解读深度学习——GAN
12. 万字长文解读深度学习——训练、优化、部署细节

文章目录

• CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）
• • 1. CLIP 的核心思想
  • 2. CLIP 的模型架构
  • • 2.1 图像编码器
    • 2.2 文本编码器
    • 2.3 对比学习机制
    • 2.4 对比损失（Contrastive Loss）
    • • InfoNCE
      • 图像编码器损失函数
      • 文本编码器损失函数
      • 总损失函数
    • 2.5 共享嵌入空间
  • 3. CLIP 的训练方式
  • 4. CLIP 的推理过程
  • • 4.1 图像分类
    • 4.2 跨模态检索
  • 5. CLIP 的优势
  • 6. CLIP 的应用场景
  • • 6.1 零样本学习
    • 6.2 跨模态检索
    • 6.3 多模态理解任务
  • 7. CLIP 的局限性
• BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training）
• • 1. BLIP 的核心思想
  • 2. BLIP 的模型架构和损失函数
  • • 视觉编码器Image Encoder(ViT)——提取图片特征
    • 文本编码器Text Encoder(BERT)——提取文本特征
    • • 对比学习目标函数ITC
    • 视觉文本编码器Image-grounded Text Encoder(变种 BERT)——BERT中插入交叉注意层，从而针对图片特征和文本特征做二分类
    • • 图文匹配目标函数ITM
    • 视觉文本解码器Image-grounded Text Decoder(变种 BERT)——根据图片特征和文本特征做文本生成
    • • 语言模型目标函数LM
    • 总结
    • 其他补充
    • • 数据质量处理
      • 自引导机制（Bootstrapping Mechanism）
  • 3. BLIP 的多任务学习框架
  • • 3.1 对比学习任务
    • 3.2 图文匹配任务
    • 3.3 图像到文本生成任务
    • 3.4 广义的文本到图像重构任务
  • 4. BLIP 的训练方式
  • • 4.1 数据输入
    • 4.2 多任务联合训练
    • 4.3 自引导学习（Bootstrapping Learning）
  • 5. BLIP 的应用场景
  • • 5.1 图像描述生成
    • 5.2 跨模态检索
    • 5.3 零样本学习
  • 6. BLIP 的优势
  • • 6.1 多任务学习
    • 6.2 自引导学习机制
    • 6.3 强大的生成能力
  • 7. BLIP 的局限性
  • • 7.1 计算资源需求
    • 7.2 数据依赖
    • 7.3 复杂的场景生成文本质量不精确
• CLIP 与 BLIP 的对比
• • 总结
  • BLIP 解决了 CLIP 的哪些问题？
  • • 生成能力的增强
    • 图文匹配任务
    • 自引导学习机制
    • 多任务学习能力
    • 数据效率提升
    • 图像-文本对齐的增强
    • 总结
• 为什么 Stable Diffusion 选择 CLIP 而非 BLIP？
• VILT

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）

CLIP 是由 OpenAI 提出的一个用于多模态学习的模型，通过对比学习（contrastive learning）进行图像-文本联合学习的创新模型。CLIP 训练图像和文本的联合表示。

1. CLIP 的核心思想

CLIP 的核心思想是将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间中，并通过对比学习来最大化匹配图像-文本对之间的相似度，最小化不匹配图像-文本对的相似度。模型通过大量数据上进行预训练，具备强大的通用化能力，即零样本学习（zero-shot learning），这意味着它可以处理没有见过的任务或类目而无需重新训练。

2. CLIP 的模型架构

CLIP 的架构包括图像编码器和文本编码器，它们分别将图像和文本输入嵌入到同一个向量空间。图像和文本分别经过编码后，计算它们在向量空间中的相似度来进行对比学习。

2.1 图像编码器

CNN（如 ResNet）或 Vision Transformer (ViT) 作为图像编码器

• ResNet 或 ViT 接受图像作为输入，并输出包含了图像的高层语义信息的向量。

2.2 文本编码器

Transformer 作为文本编码器。这个编码器会将输入的文本描述（自然语言）转化为一个向量表示。

• 文本编码器会将每个文本通过多层 Transformer 的处理，生成包含了文本的语义信息向量。

2.3 对比学习机制

CLIP 的训练目标：通过对比学习（contrastive learning） 的损失函数 让正确的图像-文本对的表示在向量空间中尽可能接近，而错误的图像-文本对在向量空间中尽可能远离。

2.4 对比损失（Contrastive Loss）

对比损失（Contrastive Loss）：CLIP 使用了一种基于InfoNCE的对比损失函数。对于每一对图像-文本，模型会计算图像和所有文本对（以及文本和所有图像对）的相似度。通过最大化匹配对的相似度，同时最小化不匹配对的相似度，CLIP 可以学到更强的多模态表示。

InfoNCE

损失函数的目标是让图像 $x_i$;与正确文本描述 $t_i$的相似度最大化，同时与所有其他不相关文本 $t_j$ 的相似度最小化，公式为:

• ( $x_i$ )：第 ( $i$ ) 个图像样本。
• ( $t_i$ )：第 ( $i$ ) 个图像样本的正确文本描述。
• ( $t_j$ )：其他文本描述（包括 ( $t_i$ ) 和其他与 ( $x_i$ ) 不匹配的文本描述）。
• ( $\text{sim}(x_i,t_j)$ )：图像 ( $x_i$ ) 和文本 ( $t_j$ 或者 $t_i$ ) 的相似度，一般使用余弦相似度来计算。
• ( $\tau$ )：温度参数，用于控制相似度分布的平滑程度。

$\text{sim}(x_i,t_j)$ 余弦相似度：

其中 ( $v_i$ ) 是图像 ( $x_i$ ) 的嵌入向量，( $t_j$ ) 是文本 ( $t_j$ ) 的嵌入向量。这样计算得到一个 相似度矩阵，矩阵中的每个元素表示批次中任意一对图像和文本的相似度。

由于CLIP 包含两个主要的编码器部分：图像编码器、文本编码器，所以，损失函数需要分为两部分，针对之后图像编码器的损失函数和 文本编码器的损失函数。之后根据各自的损失函数优化两部分构件的权重。

• 其实损失函数都是一样的，只不过因为CLIP组成构件是两部分，所以需要分两部分，方便优化各自的权重参数，当单独使用图像编码器或者文本编码器时候（SD模型单独使用Text Encoder），也会有很好的效果。
• 确保图像和文本的嵌入能够在共享的嵌入空间中彼此对齐（无论是从图像到文本，还是从文本到图像，匹配的对之间的相似度都被最大化，不匹配的对之间的相似度都被最小化。），从而在跨模态任务中实现一致性和相互匹配的能力。

图像编码器损失函数

作用于图像检索文本：给定一个图像，可以找到与之最匹配的文本描述。

图像损失部分：对于每一个图像 ( $x_i$ )，该部分的损失最大化它与正确文本 ( $t_i$ ) 的相似度，同时最小化它与其他错误文本 ( $t_j$ ) 的相似度。这一部分确保了图像能够找到正确的文本，也就是说图像编码器能够将图像嵌入到一个空间中，使得匹配的文本描述与它更接近。

文本编码器损失函数

作用于文本检索图像：给定一个文本描述，可以找到与之最匹配的图像。

• 文本损失部分：对于每一个文本 ( $t_i$ )，该部分的损失最大化它与正确图像 ( $x_i$ ) 的相似度，同时最小化它与其他错误图像 ( $x_j$ ) 的相似度。这一部分确保了文本能够找到正确的图像，也就是说文本编码器能够将文本嵌入到一个空间中，使得匹配的图像与它更接近。
  

总损失函数

最大化图像和其正确文本描述之间的相似度，同时最小化图像和其他不匹配文本描述之间的相似度。

• ( ${\mathcal{L}}_{\text{image}}$ )：文本编码器损失函数
• ( ${\mathcal{L}}_{\text{image}}$ )：图像编码器损失函数

2.5 共享嵌入空间

CLIP 将图像和文本映射到相同的嵌入空间的向量，可以直接进行相似度计算。

3. CLIP 的训练方式

CLIP 的训练使用了大量的图像-文本配对数据进行对比学习。这些数据通常来自网络，例如图像和它们的自然语言描述（如社交媒体图片和它们的描述文本）。OpenAI从互联网收集了共4个亿的文本-图像对。

4. CLIP 的推理过程

在推理过程中，CLIP 通过计算图像和文本描述的相似度来执行分类或检索任务

4.1 图像分类

在图像分类任务中，CLIP 可以通过以下步骤进行推理：

1. 给定一个输入图像，将其通过图像编码器生成一个向量表示。
2. 使用一组标签（例如“猫”、“狗”、“汽车”等）的文本描述，将这些描述通过文本编码器生成一组向量表示。
3. 计算图像向量与每个文本向量的相似度，并选择相似度最高的标签作为分类结果。
   这种方式使 CLIP 能够在没有特定类别标签的情况下进行零样本分类（zero-shot classification）。

4.2 跨模态检索

在跨模态检索任务中，CLIP 可以使用文本编码器执行文本检索图像或使用图像编码器执行图像检索文本。例如：

• 输入一个文本描述，检索与之相关的图像。
• 输入一个图像，检索与之语义相关的文本描述。

5. CLIP 的优势

1 零样本学习
CLIP 最具创新的特性之一是它在很多任务中可以执行零样本学习。可以通过它的预训练模型处理从未见过的新任务。例如，CLIP 可以在未见过的分类标签下进行分类。

2 跨模态能力
CLIP 的跨模态能力使得它在图像和文本的任务中都表现出色。进行跨模态检索。

5.3 灵活性和通用性
CLIP 能够在广泛的应用场景中工作，涵盖图像分类、检索、零样本推理等任务，而不需要为每个任务单独设计和训练模型。

6. CLIP 的应用场景

6.1 零样本学习

CLIP 不依赖于特定类别标签，而是通过自然语言描述进行分类。因此，它可以在开放领域的任务中对图像进行分类，不需要专门的任务训练。

6.2 跨模态检索

CLIP 的跨模态能力使它能够通过文本查询图像，或者通过图像查询相关的文本。这种灵活性使 CLIP 在图像搜索和检索任务中表现突出。

6.3 多模态理解任务

CLIP 可以应用于图像-文本匹配、视觉问答等任务，模型能够理解图像和文本的联合语义，进而执行多模态的复杂任务。

7. CLIP 的局限性

• 依赖大规模数据，计算资源需求高：CLIP 的预训练需要大量的图像-文本配对数据和计算资源，这对于小型项目或研究可能是一个挑战。

BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training）

BLIP 是旨在改进图像-文本联合学习的效率多模态模型，特别是通过生成任务和对比学习结合的方式，在低监督甚至无监督情况下提升模型性能。BLIP 的创新点在于它通过多任务预训练和自引导学习（bootstrapping）机制，能够以更少的数据达到更好的性能表现。

BLIP 主要用于处理图像与文本的多模态任务，例如图像描述生成、文本到图像的检索、图像到文本的匹配等。

1. BLIP 的核心思想

BLIP 通过结合对比学习、图文匹配和生成任务，模型能够更高效地学习图像与文本之间的关系。还在模型训练的过程中，引入了自引导机制，使得模型在训练的过程中，可以自我提升性能。

2. BLIP 的模型架构和损失函数

BLIP 的架构设计包含图像编码器、文本编码器、视觉文本编码器、视觉文本解码器。它结合了对比学习和生成式任务，以自引导的方式提升模型性能。
参考：AI绘画原理解析：从CLIP、BLIP到DALLE、DALLE 2、DALLE 3、Stable Diffusion

原文解读：Pre-training model architecture and objectives of BLIP (same parameters have the same color). We propose multimodal mixture of encoder-decoder, a unified vision-language model which can operate in one of the three functionalities: (1) Unimodal encoder is trained with an image-text contrastive (ITC) loss to align the vision and language representations. (2) Image-grounded text encoder uses additional cross-attention layers to model vision-language interactions, and is trained with a image-text matching (ITM) loss to distinguish between positive and negative image-text pairs. (3) Image-grounded text decoder replaces the bi-directional self-attention layers with causal self-attention layers, and shares the same cross-attention layers and feed forward networks as the encoder. The decoder is trained with a language modeling (LM) loss to generate captions given images.

BLIP模型主要由4个部分组成，从左至右分别是

视觉编码器Image Encoder(ViT)——提取图片特征

视觉编码器本质就是** ViT 的架构**：将输入图像分割成一个个的 Patch 并将它们编码为一系列 Image Embedding，并使用额外的 [CLS] token 来表示全局的图像特征

文本编码器Text Encoder(BERT)——提取文本特征

文本编码器就是 BERT 的架构，其中** [CLS] token 附加到文本输入的开头以总结句子，作用是提取文本特征**与第1部分的图像特征做对比学习

对比学习目标函数ITC

在这个过程中会训练一个文本-图像特征对比学习目标函数 (Image-Text Contrastive Loss, ITC)。ITC 作用于第1部分的视觉编码器(ViT)和第2部分的文本编码器(BERT)，目标是 对齐视觉和文本的特征空间 ，方法是使得正样本图文对的相似性更大，负样本图文对的相似性更低。【和CLIP一样】

ITC 使用对比学习损失（如 InfoNCE Loss），它与 CLIP 类似。给定一个图像和文本的批次，模型最大化图像和其匹配文本的相似度，同时最小化图像和其他文本的相似度。

损失函数可以表示为：

其中，( $\tau$ ) 是温度参数，( $v_i$ ) 和 ( $t_i$ ) 分别是图像和文本的嵌入表示。

视觉文本编码器Image-grounded Text Encoder(变种 BERT)——BERT中插入交叉注意层，从而针对图片特征和文本特征做二分类

视觉文本编码器的具体做法是在文本编码器（比如BERT）的每个transformer block的自注意(Bi Self-Att)层和前馈网络(Feed Forward)之间额外插入一个交叉注意(Cross-Attention)，以引入视觉特征，作用是根据 ViT 给的图片特征和文本输入做二分类，所以使用的是编码器，且注意力部分是双向的 Self-Attention，且添加一个额外的 [Encode] token，作为图像文本的联合表征

图文匹配目标函数ITM

在这个过程中则训练一个图文匹配目标函数 (Image-Text Matching Loss, ITM)
ITM 作用于第1部分的视觉编码器和第3部分的视觉文本编码器，是一个二分类任务，目标是学习图像文本的联合表征，使用一个分类头来预测 image-text pair 的 正匹配 还是 负匹配，目的是学习 image-text 的多模态表示，调整视觉和语言之间的细粒度对齐，作者在这里依然使用了 ALBEF 中的 hard negative mining 技术。

ITM 使用二分类交叉熵损失。对于每一对图像和文本，模型会预测它们是否匹配，匹配的对标签为 1，不匹配的对标签为 0。
损失函数可以表示为：

其中，( $y_i$ ) 表示是否匹配（1 表示匹配，0 表示不匹配），( $p_i$ ) 是模型预测的匹配概率。

视觉文本解码器Image-grounded Text Decoder(变种 BERT)——根据图片特征和文本特征做文本生成

视觉文本解码器使用 Cross-Attention，作用是根据 ViT 给的图片特征和文本输入做文本生成的任务，所以使用的是解码器，且将 上图第3部分的 Image-grounded Text Encoder 结构中的 Bi Self-Att 替换为 Causal Self-Att，目标是预测下一个 token，且添加一个额外的 [Decode] token 和结束 token，作为生成结果的起点和终点

一个需要注意的点是：相同颜色的部分是参数共享的，即视觉文本编码器和视觉文本解码器共享除 Self-Attention 层之外的所有参数。每个 image-text 在输入时，image 部分只需要过一个 ViT 模型，text 部分需要过3次文本模型

语言模型目标函数LM

过程中训练一个语言模型目标函数 (Language Modeling Loss, LM)。
毕竟由于BLIP 包含解码器，用于生成任务。既然有这个任务需求，那就意味着需要一个针对于生成任务的语言模型目标函数，LM 作用于第1部分的视觉编码器和第4部分的视觉文本解码器，目标是根据给定的图像以自回归方式来生成关于文本的描述。与 VLP 中广泛使用的 MLM 损失(完形填空)相比，LM 使模型能够将视觉信息转换为连贯的字幕

• 目标：根据输入图像生成自然语言描述。该任务用于训练模型生成语义丰富的文本，用于描述输入图像的内容。

• 损失函数：LM 使用自回归的交叉熵损失。给定图像的特征表示，解码器生成描述性文本，每一步的预测结果与目标词进行对比，计算交叉熵损失。

  损失函数可以表示为：
  
  其中，( $y_t$ ) 表示生成的文本序列中的每个词，( $v$ ) 表示图像特征嵌入。

总结

1. 第1部分的视觉编码器(ViT)和第2部分的文本编码器(BERT)用于对比学习任务，处理跨模态检索和分类任务。
2. 第1部分的视觉编码器和第3部分的视觉文本编码器用于对齐任务/图文匹配，学习 image-text 的多模态表征学习任务，调整视觉和语言之间的细粒度对齐，处理多模态理解任务。
3. 第1部分的视觉编码器和第4部分的视觉文本解码器用于文本生成任务，目标是根据给定的图像以自回归方式来生成关于文本的描述。

BLIP 的总损失是多种任务损失的加权和，具体为：

其中，( $\alpha$ )、( $\beta$ ) 和 ( $\gamma$ ) 是权重系数，用于平衡各项损失在总损失中的贡献。

• 自引导学习 是一种自我改进的学习机制，主要用于训练阶段，通过利用模型自身生成的输出来进一步优化模型，尤其适用于数据较少或无监督的场景。
• 自回归 则是一种生成式模型，在生成阶段使用，按顺序逐步生成输出，每一步依赖于之前的生成结果，主要用于自然语言生成和时间序列等任务。据较少或无监督的场景，强调逐步生成每个元素。

其他补充

数据质量处理

CLIP 的数据来源于 Web 上爬来的图像-文本对，采用对比学习的方式，基本属于自监督了，不太需要做数据标注；

BLIP 为了去除Web 数据噪声大的缺点，提出了Captioning and Filtering (CapFilt) 模块 ，这个模块就是用来减小噪声、丰富数据的，主要包括两个模块：即字幕与过滤器方法CapFilt (Captioning and Filtering)

CapFilt 方法包含两个模块：
字幕器 Captioner：相当于给一张网络图片，生成字幕（合成文本）。它是一个视觉文本解码器(对应于上述BLIP模型结构的第4部分)。
过滤器 Filter：过滤掉噪声图文对image-text pair，它是一个视觉文本编码器(对应于上述BLIP模型结构的第3部分)，看原始 Web 文本/合成文本是否与图像匹配。
Filter 删除原始 Web 文本和合成文本中的嘈杂文本，如果 ITM 头将其预测为与图像不匹配，则认为文本有噪声。

自引导机制（Bootstrapping Mechanism）

BLIP 引入了自引导学习，这一机制允许模型在训练过程中根据自身的输出来改进输入的表示。
BLIP 的自引导学习通过 图文对比学习、图文匹配 和 图像-文本生成任务 来实现，这些任务作为额外的学习信号，引导模型逐步提升对图像和文本间关系的理解。

具体来说，模型会使用其自身生成的文本描述或者图像表示，作为进一步优化的参考，从而提升训练的效果。这种自引导机制在数据较少的情况下表现尤为突出，可以极大地提高模型的效率。

3. BLIP 的多任务学习框架

BLIP 的多任务学习框架包括以下几种核心任务：

3.1 对比学习任务

• 与 CLIP 类似，BLIP 使用对比学习来将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间中。在该任务中，模型会最大化正确图像-文本对之间的相似度，最小化不匹配对的相似度。
• 这种对比学习使模型能够很好地理解图像和文本之间的关系，适用于图像到文本匹配和文本到图像检索任务。

3.2 图文匹配任务

• CLIP 的训练目标是让图像和文本对彼此对齐，但它并没有显式地引入一个图文匹配任务来判断图像和文本是否匹配。CLIP 通过对比学习获得图文对的相似性，而不是直接判断配对关系。
• BLIP 引入了 图文匹配（ITM） 任务，用于判断图像和文本是否匹配。这一任务使用了二分类交叉熵损失，直接对匹配和不匹配的图文对进行区分。ITM 任务的引入可以让 BLIP 更有效地进行图文匹配和图文检索，尤其在需要判断图像和文本是否相关的任务中具有优势。

ITM 优化的优势：ITM 任务的引入使 BLIP 能够更精确地判断图像和文本之间的语义一致性，从而提升了图文检索任务的效果。

3.3 图像到文本生成任务

• BLIP 引入了图像到文本生成任务，这是 BLIP 的一个关键创新。模型通过生成与图像对应的文本描述，来提升对图像语义的理解能力。
• 该任务不仅让 BLIP 能够处理多模态检索，还使它具有很强的生成能力，能够自动生成与图像相关的自然语言描述。

3.4 广义的文本到图像重构任务

• BLIP 还支持文本到图像重构任务，这一任务要求模型通过给定的文本生成与之相关的图像表示。这种方式使模型理解文本语义的同时，推断出相应的视觉信息。
• 文本到图像的重构任务强化了模型的多模态对齐能力，使其在理解复杂文本和图像的关联时表现更好。

文本到图像重构：BLIP 可以根据文本线索推测图像的特征或对图像进行重构，但这更多是指在已有图像的基础上(已经有一个图像的嵌入表示)进行细化和调整，而不是从头生成图像。

4. BLIP 的训练方式

4.1 数据输入

BLIP 使用了图像-文本配对数据进行训练。类似于 CLIP，这些配对数据可能来自社交媒体上的图像和其描述文本。

4.2 多任务联合训练

BLIP 的训练过程中，会同时优化对比学习、生成任务和图文匹配。这种多任务学习方式让模型不仅能够进行对比学习，还能进行处理图像-文本匹配和图生文。

• 多任务损失：模型会根据对比学习任务和生成任务的表现来计算联合损失，从而优化图像编码器和文本编码器/解码器。

4.3 自引导学习（Bootstrapping Learning）

BLIP 的自引导机制允许模型根据自身的输出来改进输入的表示。这意味着模型在训练过程中，可以根据自己生成的文本或图像表示进一步调整权重，从而改进模型性能。自引导机制在低监督或无监督学习场景中表现出色，能够有效提高训练效率。

• 自引导学习 是一种自我改进的学习机制，主要用于训练阶段，通过利用模型自身生成的输出来进改进输入，进而优化训练。
• 自回归 则是一种生成式模型，在生成阶段使用，按顺序逐步生成输出，每一步依赖于之前的生成结果，通过利用模型已经生成的输出，优化新的输出。

5. BLIP 的应用场景

5.1 图像描述生成

• 步骤：
  1. 图像编码器生成图像的嵌入表示。
  2. 文本解码器根据图像嵌入，逐步生成文本描述。

5.2 跨模态检索

文本检索图像

• 步骤：
  1. 文本编码器将输入的文本描述编码成向量。
  2. 模型在嵌入空间中找到与该文本向量最接近的图像向量。

图像检索文本

• 步骤：
  1. 图像编码器将输入的图像编码成向量。
  2. 文本编码器将文本候选描述编码为向量，模型找到与图像向量最接近的文本向量。

5.3 零样本学习

BLIP 在零样本学习场景中也具有一定的潜力。通过预训练的对比学习和生成任务，BLIP 可以在没有特定领域标注数据的情况下，进行图像分类、描述生成和跨模态检索。

6. BLIP 的优势

6.1 多任务学习

BLIP 结合了对比学习、生成任务和图文匹配，使其能够同时在理解和生成方面表现优异。这种多任务学习方式让 BLIP 能够更好地理解图像和文本之间的关系。

6.2 自引导学习机制

BLIP 引入了自引导学习机制，使得模型能够通过自己的输出改进训练。这一机制提高了模型在低监督或无监督场景中的表现，极大提升了数据效率。

6.3 强大的生成能力

BLIP 不仅能够理解多模态数据，还能够生成自然语言描述。这使得 BLIP 在生成任务中也表现出色，特别适合图像描述生成任务。

7. BLIP 的局限性

尽管 BLIP 在多模态任务中表现优异，但它也有一些局限性需要注意：

7.1 计算资源需求

BLIP 模型的训练依赖于大量的计算资源。

7.2 数据依赖

虽然 BLIP 引入了自引导学习机制，能够在低监督环境下提升性能，但它依然依赖于大量的高质量图像-文本配对数据来进行预训练。

7.3 复杂的场景生成文本质量不精确

某些复杂的场景中，生成的文本可能缺乏细节或者不够精确。

CLIP 与 BLIP 的对比

总结

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining） 和 BLIP（Bootstrapping Language-Image Pretraining） 都是多模态学习模型。

BLIP 解决了 CLIP 的哪些问题？

生成能力的增强

• CLIP 主要专注于图像和文本的对比学习，但不具备生成能力。CLIP 无法自动生成与图像对应的文本描述，这限制了它在生成类任务中的表现。
• BLIP 通过引入图像到文本生成任务，补足了这一缺陷。BLIP 不仅可以进行图像-文本匹配，还能够生成与图像相关的自然语言描述，适用于图像描述生成任务，扩展了模型的应用场景。

广义的文本到图像重构：BLIP 可以根据文本线索推测图像的特征或对图像进行重构，但这更多是指在已有图像的基础上(已经有一个图像的嵌入表示)进行细化和调整，而不是从头生成图像。

图文匹配任务

• CLIP 的训练目标是让图像和文本对彼此对齐，但它并没有显式地引入一个图文匹配任务来判断图像和文本是否匹配。CLIP 通过对比学习获得图文对的相似性，而不是直接判断配对关系。
• BLIP 引入了 图文匹配（ITM） 任务，用于判断图像和文本是否匹配。这一任务使用了二分类交叉熵损失，直接对匹配和不匹配的图文对进行区分。ITM 任务的引入可以让 BLIP 更有效地进行图文匹配和图文检索，尤其在需要判断图像和文本是否相关的任务中具有优势。

ITM 优化的优势：ITM 任务的引入使 BLIP 能够更精确地判断图像和文本之间的语义一致性，从而提升了图文检索任务的效果。

自引导学习机制

• CLIP使用的是大规模的图像-文本对数据，这些数据是通过自动从 Web 上爬取的，没有经过传统的人工标注。在大数据集上表现优异。然而，在低数据或无监督场景下，CLIP 的效果可能不如预期。
• BLIP 引入了自引导学习机制（Bootstrapping Learning），使得模型能够通过自我监督改进。在低监督或无监督的环境下也能表现良好，解决了 CLIP 在数据较少场景中的表现问题。

多任务学习能力

• CLIP 主要依赖于对比学习进行图像和文本的匹配，在分类和检索任务中表现突出，但在复杂的多模态任务（如图像描述生成）中存在局限性。
• BLIP 引入了多任务学习框架，包括对比学习、图像到文本生成、图文匹配等任务，进一步提升了模型在多模态任务中的表现能力。通过多个任务的联合学习，BLIP 能够更好地理解和生成图像和文本之间的语义关系，增强了模型的灵活性。

数据效率提升

• CLIP 需要大量的图像-文本配对数据进行预训练，虽然它在大数据集上表现良好，但在一些特定领域或小数据集下，训练难度较大，模型性能可能受到限制。
• BLIP 通过多任务学习和自引导机制，在数据效率方面有所提升，能够更好地适应数据较少或无标注数据的场景，减少了对大规模数据的依赖。通过自引导机制，BLIP 能够利用生成任务中的结果来进一步优化模型，使得模型在数据受限的情况下表现优异。

图像-文本对齐的增强

• CLIP 主要通过对比学习进行图像和文本对齐，这种方法虽然在大多数任务中表现优异，但对一些复杂的图像-文本关系（例如描述非常详细或涉及复杂场景的图像）可能存在局限。
• BLIP 通过结合对比学习、图文匹配和生成任务，对图像和文本进行更精细的对齐。BLIP 能够生成与图像匹配的文本描述，并通过广义的重构任务来推测文本对应的图像，从而增强了图像和文本的语义对齐能力。

对齐指的就是模型能够将同样语义的图像和文本特征映射到共享的表示空间中，使它们在这个空间里距离很近。比如，一张有猫的图像和一句描述“这是一只猫”的文本，经过对齐后，它们在共享的向量空间中会有相近的向量表示。

总结

BLIP 在解决了 CLIP 的一些局限问题后，扩展了多模态任务的能力：

• 增强了生成能力：能够进行图像到文本的生成任务。
• 引入自引导学习：在低数据或无监督情况下仍能有效训练。
• 多任务学习能力：包括对比学习、图文匹配、图像到文本生成等任务。
• 提高数据效率：减少了对大规模数据的依赖。
• 加强了图像-文本对齐：能够通过多任务学习更好地对齐图像和文本语义。

总的来说，BLIP 通过结合生成任务和对比学习，使其在生成类任务和低数据场景中表现优异，解决了 CLIP 在某些任务和数据场景下的不足。然而，CLIP 在开放领域图像分类和跨模态检索任务中仍表现出色，特别是在大规模数据集下。两者在不同应用场景中各有优势，用户可以根据任务需求选择合适的模型。

为什么 Stable Diffusion 选择 CLIP 而非 BLIP？

1. CLIP 的架构简洁高效：CLIP 的架构简洁高效，能够以低计算开销提供高质量的文本到图像对齐，BLIP由于其图像特征受到了图文匹配（ITM）和图像条件语言建模(LM)的影响。
2. 文本编码高效：CLIP 的文本编码器经过大规模数据训练，在语义捕捉和泛化能力上表现优秀，适合文本到图像的生成任务。
3. 语义一致性与泛化能力：CLIP 通过对比学习能够很好地维持文本和图像之间的语义一致性，尤其是在未见过的文本描述下。
4. 轻量、直接，适配生成任务：相比 BLIP 复杂的多任务学习架构，CLIP 更加轻量、直接，适合 Stable Diffusion 这样的扩散生成模型。

• BLIP 和 ViT 的局限性：BLIP 更适合图像描述生成任务，ViT 专注于图像分类，而它们在基于文本的图像生成中并没有 CLIP 那样专注和高效的表现。

VILT

参考： 万字长文解读深度学习——ViT、ViLT、DiT