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- OpenAI 的 CLIP 有何亮点？ - 知乎
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。
- 如何评价OpenAI最新的工作CLIP：连接文本和图像，zero shot效果堪比ResNet50？ - 知乎
CLIP这种方法的上限如何，query的数量和质量至关重要。 如果图像文本对仅仅通过搜索的方式在互联网上获取，感觉文本不太可能复杂，这个会限制CLIP的上限。 如果能找到一种获取大量图像文本对，而且文本还比较复杂，那么CLIP这种方法前景会非常不错。
- CLIP 模型简介 - 知乎
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 。
- 什么是 CLIP 模型，它为什么重要？ - 知乎
1、什么是CLIP? 一句话解释 CLIP 是啥? CLIP 是 OpenAl 开源的一种多模态预训练模型。 它能将图像和文字“翻译”成同一种语言: 一串数字 (向量)，并让描述同一事物的图像和文字在这个数字世界里靠得更近。
- 视觉语言模型中的CLIP及同类的方法，都有哪些优势和局限？
与 CLIP 相比，DeGLA 展示了 8 8% 的平均性能提升，表明我们的方法通过局部和全局对齐策略更有效地利用了困难负样本。 得益于本研究生成的多样化负样本以及采用基于图像和文本的局部对比学习，DeGLA 显著超越了 CE-CLIP，整体性能提高了 1 9%。
- 为什么Clip可以用于zero shot分类？ - 知乎
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。
- DAPO全是已有的小trick，为什么这么火? - 知乎
DAPO（Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization，即解耦裁剪和动态采样策略优化）的优化点有四个（其中前2个是主要亮点，是命名的来源）：
- SD ComfyUI中如何正确设置Clip Skip停止层Clip Skip解析 - 知乎
SD ComfyUI中如何正确设置Clip Skip停止层Clip Skip解析 发布于 2024-03-15 22:52 ・ 江苏 ・ 366 次播放 深度学习（Deep Learning） Stable Diffusion comfyUI 默认
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