Clip模型与Vit模型的区别？
目录
一、ViT 模型是啥？
二、CLIP 模型是啥？
三、两者之间的关系可以这样理解
四、什么是语义坐标系？
4.1 语义坐标系中的坐标轴
4.4 放到 CLIP 里的理解：图和文在同一个语义坐标系
4.3 坐标系应用
五、总结
一、ViT 模型是啥？
ViT = Vision Transformer，就是把原来做 NLP 的 Transformer 搬来做视觉。
传统 CNN（ResNet 那类）是：
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用卷积核在图像上滑来滑去看局部，再慢慢堆深。
ViT 的思路是：
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把图片切成一块一块的小方块（例如 16×16 patch）。
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每个 patch 展平成一个向量，相当于一句话里的一个“词”。
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给这些 patch 加位置信息（知道谁在左上、谁在右下）。
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丢进 Transformer Encoder：靠 自注意力 Self-Attention 让每个 patch 和其他所有 patch 交流信息。
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最后取一个 [CLS] 向量或者平均向量，作为这张图的“特征”。
简化公式：
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输入：图片 → patch 序列
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输出：一个 图像特征向量
f_img ∈ R^D
这个向量可以拿去干各种事：分类、检索、分割的 backbone 等。
所以：
ViT 只是一个“图像编码器结构”，管你下游干啥，它只负责把图 → 向量。
二、CLIP 模型是啥？
CLIP = Contrastive Language-Image Pre-training（对比式图文预训练）。
它解决的问题是：
“给我一句话，给我一堆图，我要知道哪张图跟这句话最匹配。”
CLIP 里有两个主要部件：
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图像编码器（可以是 ResNet，也可以是 ViT）
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把图片变成一个向量
v_img
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文本编码器（一般就是 Transformer）
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把一句话变成一个向量
v_txt
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训练方式（对比学习）：
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模型看到一批 配对的图-文：
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(图1, 文1)、(图2, 文2)、…、(图N, 文N)
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把所有图变成向量
v_img[i]，所有文变成向量v_txt[j] -
计算图文之间的相似度（常用 cos / 内积）：
sim[i, j] = v_img[i] · v_txt[j] -
目标：
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正确配对的 (i=i) 相似度最大
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其他错配对 (i≠j) 相似度低
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换句话说：
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“图1”的向量要尽量靠近“文1”的向量，
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远离“文2、文3…”的向量。
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经过大规模训练（几亿对图文），最终得到：
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对任意图片 → 向量
v_img -
对任意文本 → 向量
v_txt -
同一种语义的图和文，会自动聚在一起。
于是你就可以：
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文本搜图：
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文 → 向量；图库图 → 向量
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找相似度最大的图片向量
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以图搜图：
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查询图 → 向量，在图库图向量里找最近邻
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零样本分类：
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几个中文标签做成几句文本 → 向量
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看图片向量最像哪句文本的向量
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所以：
CLIP 是一整套“图文对齐 + 检索”的模型和训练框架，
它内部会用一个图像编码器（很多时候就是 ViT），再加一个文本编码器。
三、两者之间的关系可以这样理解
换一个通俗说法：
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ViT：一个“只学会看图”的 Transformer 结构，能把图压成向量。
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CLIP：把“看图的大脑（ViT/ResNet）” + “看字的大脑（文本 Transformer）”。拿海量图文配对一起训练，让“图向量”和“文向量”在同一个语义坐标系里对齐。
在 Chinese-CLIP 里：
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图片那边往往是
ViT-B/16一类的 ViT -
文本那边是中文 RoBERTa 类模型
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用 CLIP 的训练方法，把 中文句子 ↔ 图片 对齐起来。
四、什么是语义坐标系？
4.1 语义坐标系中的坐标轴
这里有个重要点：
语义坐标系里的每一维（每个轴）
通常并不是人类可直接解释的东西。
它不是简单的：
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第 1 维：可爱程度
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第 2 维：是否户外
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第 3 维：颜色深浅
而是模型在训练过程中“自动”学到的一堆特征组合。
但你可以概念性地这样理解：
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某个方向可能大致表示“动物 vs 非动物”；
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另一个方向可能表示“户外 vs 室内”；
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再一个方向表示“宏观场景 vs 局部物体”；
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……
只不过这都混在一起，变成了 512 维、1024 维这样高维的向量空间。
所以：
语义坐标系 = 一个高维空间，
每个轴是模型自己学出来的“特征方向”，
轴本身未必可解释，但“距离关系是有意义的”。
4.4 放到 CLIP 里的理解：图和文在同一个语义坐标系
4.3 坐标系应用
比如在 “相似图片搜图 / 文本搜图”应用中：
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你不需要显式去管“每一维代表什么”；
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你只需要相信：
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模型已经帮你把所有图 & 文放进一个语义坐标系；
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在这个坐标系里，用内积 / 余弦做最近邻检索就表示“语义上很像”。
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所以工程上可以完全把它当成黑盒子：
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图片/文本 → embedding 向量
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向量进 Faiss → 建索引
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查询向量 → 最近邻 → 检索结果
理解“语义坐标系”的意义主要是：
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你知道**“相似”是在一个学出来的高维空间里定义的，而不是简单的像素差**；
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以后你想对比不同模型，你就是在对比：谁构造的“语义坐标系”更合理、结构更好。
五、总结
ViT 是一种“看图的神经网络结构”
CLIP 是一种“让图片向量和文本向量对齐的训练方法 + 成品模型”，而 CLIP 里常常把 ViT 当作看图片那一侧的大脑。语义坐标系是图像编码器与文本编码器 编码出来的向量所在的坐标空间，这个坐标空间设计是否合理，决定了图片或者文本在后续训练过程表达是否到位。