简单了解Vision Transformer（ViT）和 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）

Vision Transformer（ViT）和 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是两种在计算机视觉领域具有重要影响力的模型，但它们的设计目标、架构和训练方式有显著区别。以下是它们的主要区别：

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1. 设计目标不同

• ViT：

  • 目标：将纯 Transformer 架构应用于图像分类任务。
  • 是一种纯视觉模型，专注于从图像中提取特征并进行分类。

• CLIP：

  • 目标：学习图像与文本之间的对齐关系，实现跨模态理解。
  • 是一个多模态模型，同时处理图像和文本，用于零样本迁移、图文检索等任务。

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2. 模型结构不同

• ViT：

  • 输入图像被划分为固定大小的图像块（patches），每个 patch 被线性嵌入后加上位置编码，送入标准的 Transformer 编码器。
  • 输出通常是一个 [CLS] token 的表示，用于分类。
  • 只有视觉编码器。

• CLIP：

  • 包含两个独立的编码器：
    • 图像编码器（可以是 ViT，也可以是 ResNet 等 CNN）
    • 文本编码器（通常是 Transformer）
  • 两个编码器分别将图像和文本映射到同一个联合嵌入空间。

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3. 训练方式不同

• ViT：

  • 使用标准的监督学习（如 ImageNet 分类任务）进行训练。
  • 需要大量标注数据才能达到良好性能（原始论文指出在中小数据集上表现不如 CNN，但在大数据集如 JFT-300M 上效果优异）。

• CLIP：

  • 使用对比学习（contrastive learning） 在大规模图像-文本对数据集上进行自监督/弱监督训练。
  • 不依赖传统类别标签，而是利用自然语言作为监督信号。
  • 训练目标是让匹配的图像-文本对在嵌入空间中靠近，不匹配的远离。

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4. 应用场景不同

• ViT：

  • 图像分类、目标检测、语义分割等纯视觉任务。
  • 通常需要针对下游任务微调。

• CLIP：

  • 零样本图像分类（zero-shot classification）：用自然语言描述类别即可分类。
  • 图文检索、跨模态生成（如 DALL·E 使用 CLIP 进行图文对齐）、开放词汇识别等。
  • 强调泛化能力和无需微调的迁移能力。

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5. 是否多模态

• ViT：单模态（仅图像）
• CLIP：多模态（图像 + 文本）

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总结对比表：

特性	ViT	CLIP
模态	单模态（图像）	多模态（图像 + 文本）
主要目标	图像分类	图文对齐、零样本迁移
架构	纯 Transformer（视觉）	双编码器（图像 + 文本）
训练方式	监督学习（分类标签）	对比学习（图像-文本对）
是否需要微调	通常需要	可零样本使用
典型应用	分类、检测、分割	零样本分类、图文检索、AIGC

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补充说明：

• CLIP 的图像编码器可以采用 ViT，也就是说 ViT 可以作为 CLIP 的一部分。
• 因此，两者不是互斥的，而是互补的：ViT 是一种视觉骨干网络，而 CLIP 是一个训练框架+多模态系统。