从隐空间认识CLIP多模态模型

1 前言

AIGC可生成的内容形式包含文本( 文句)、图像、音频和视频。它能将文本中的语言符号信息或知识，与视觉中可视化的信息( 或知识) 建立出对应的关联。两者互相加强，形成图文并茂的景象，激发人脑更多想象，扩大人们的思维空间。其中，最基础的就是文本(Text) 与图像(Image) 之间的知识关联。本篇来介绍文本与图像的关联，并以CLIP 模型为例，深入介绍多模态AIGC 模型的幕后架构，例如隐空间(Latent space) 就是其中的关键性机制。

2 简介CLIP模型

在2020 年，OpenAI 团队提出了CLIP，它是典型的多模态(Multi-modal) 机器学习模型。OpenAI 从互联网上找到大量的文本(Text) 与图像(Image) 的配对，可以用来训练CLIP 模型，然后让CLIP 进行其预测任务，即是输入1 张图像，然后预测出哪一个文本与它是配对的。

CLIP 的目标是透过大量图片及文字描述，建立两者间的对应关系。其做法是利用ResNet50 等来萃取图像的特征，并映射到隐空间(Latent space)。也就是将图像编码成为隐空间向量。

同时，也利用Transformer 萃取与图像相配对文句的特征，并将文句编码成为隐空间向量。最后经由模型训练来逐渐提高两个向量的相似度。换句话说，CLIP能将图像和文句映像到同一个隐空间，因此可以迅速计算图像与文句的相似度。

CLIP 模型学习整个文句与其对应的图像之间的关系。当我们在整个文句上训练时，模型可以学到更多的潜在的东西，并在图像和文句之间找到一些规律。值得留意的是，在训练CLIP 模型时，我们输入的是整个文句，而不是像猫、狗、汽车、电影等单一类别而已。

图1 CLIP的基本概念

（来源：https://openai.com/research/clip)

3 CLIP的基本架构

CLIP 的核心设计概念是，把各文句和图像映射到隐空间里的一个点( 以向量表示)。针对每一个文句和图像都会提取其特征，并映射到这个隐空间里的某一点。然后经由矩阵运算，来估计它们之间的相似度，如图1。

在训练CLIP 模型的过程中，会不断调整各点的位置( 在隐空间里)，以表达出它们之间的相似度。CLIP在整合文句与图像两种模态上有突破性的表现。一旦训练完成之后，就可以对新图像进行预测了，亦即预测出一个文本与它是配对的。例如，输入1 张新图像，经由图像编码器( 如ResNet50) 来提取这张图象的特征，然后映射到隐空间里的一个新的点。

然后经由矩阵运算，即可预测出它与我们所给的一些文句的相似度，就可以得到预测值了。此外，CLIP也能输入描述文句来找到相对应的图像。

图2 中药名字对应的图片

4 图解CLIP的空间对映

兹以中药材的CLIP为例，例如有4 张中药材的图像，以及其对应的文句，或单词( 图2)。

这里的文本与图像之间的对应关联，可以是人们给予的，也可以是从互联网页的数据而得来的。那么CLIP模型就来建立这些关联性。

在前面已经说明了，CLIP会利用ResNet50等模型来协助提取各图像的特征，并将各图像( 随机) 对映到隐空间( 即数学上欧式空间) 的点。同时，也使用Transformer模型来帮助提取个文句的特征，并将各文本( 随机) 对映到隐空间的点( 图3)。

这就是空间对映(Space mapping)，意味着从可观察空间( 即上图里的图像和文句空间) 对映到隐空间。

图3 将中药名字和图像对应到隐空间中

5 展开训练

在进行训练的过程中逐渐地修正CLIP 模型里的参数( 如weight 和bias 值)，也就是逐渐地调整隐空间里各点的位置( 坐标)，来呈现出这些点之间的相似性(Similarity)。例如，在隐空间里，我们可以让愈相似的点，会愈相互靠近( 图4)。

以上训练完成了。其智能表达于模型里的参数( 如weight和bias) 值里。虽然人们可以理解文本和图像的涵意，但并无法理解模型里的参数，以及所计算出的隐空间向量的涵意，所以才称为隐藏性空间，或称黑箱(Block-box)。

图4 隐空间训练过程

6 预测范例1：从图像找文本

在刚才的训练过程中，CLIP 已经持续调整各笔数据( 如文本和图像) 的其隐空间里的位置( 以隐空间向量表示)，来表达其所蕴含的关联性。一旦训练完成了，就能进入预测或推理的阶段了。

例如，拿来1 张新图像输入给CLIP，它就( 要求ResNet50 等) 来帮忙提取这新图像的特征，并依据其所训练出来的参数( 即weight 和bias) 值，而计算( 对映)出这个新点在隐空间里的位置( 图5)。

图5 计算新点在隐空间里的位置

特征与左边第3 张( 由上而下)图像特征很接近，也就意味着这两张图象很相似，所以在潜藏空间里两者会很靠近。如此，计算出这个新点与其他各点之相似度，然后挑出相似性最高的文本是：枸杞( 图6)。于是，就顺利完成从图像关连到文本的任务了。

图6

7 预测范例2：从文本找图像

刚才的范例是：从图找文。CLIP 还可以提供：从文找图。例如，拿来一个新文句输入给CLIP，它就(要求Transformer 等) 来帮忙提取这新文句的特征，并依据其所训练出来的参数(即weight 和bias) 值，而计算(对映) 出整潜藏空间里这个新点的位置。接着，计算出这点与其他各点之相似度，然后挑出相似性最高的图像( 图7)。

图7

由于CLIP 幕后有Transformer 预训练模型来帮忙，可以发现”宁夏枸杞”与”银川枸杞”两个文本很相似，就找出与”银川枸杞”相对应( 即相似性高) 图像了。

8 结束语

在互联网上，CLIP 可以找到非常大量的图像，以及描述这些图像的文字，而且涵盖各行各业，非常广泛，使得CLIP 成为一项通用性极高的双模态AIGC 模型。

（本文来源于《电子产品世界》杂志2023年5月期）