CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) может быть использован для решения различных проблем, связанных с созданием и адаптацией моделей в области компьютерного зрения, благодаря своим возможностям сопоставлять изображения и текстовые описания без явной разметки. 4

Некоторые области применения CLIP:

• Классификация изображений. 1 Модель может классифицировать объекты, отсутствующие в обучающей выборке (zero-shot обучение). 4 Например, загрузив изображение ёжика, CLIP «понимает», что это «животное с иголками», даже если таких примеров не было в обучающих данных. 4
• Генерация подписей к изображениям. 1 CLIP может генерировать подписи, описывающие содержание и контекст изображения. 1 Это полезно, например, в вспомогательных технологиях для людей с нарушениями зрения или для улучшения контента для поисковых систем. 1
• Семантический поиск и извлечение изображений. 1 Пользователи могут вводить запросы на естественном языке, а модель CLIP будет извлекать изображения, наиболее соответствующие текстовым описаниям. 1
• Модерация контента. 1 CLIP может помогать в процессе модерации контента, обнаруживая и отмечая вредный контент на основе критериев естественного языка. 1
• Расшифровка размытых изображений. 1 В сценариях с ухудшенным качеством изображения, таких как кадры видеонаблюдения или медицинские изображения, CLIP может предоставлять ценную информацию, интерпретируя доступную визуальную информацию в сочетании с соответствующими текстовыми описаниями. 1