CLIP
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說起這張繪製的標題《藤下の光景》，跟當初繪製的主題，其實真的無法去聯想在一起。
因為每季度，CLIP都會推出主題性的活動，讓繪者可以參與比賽以外，也能多激發靈感。像是先前分享過的兩篇《夕暮れの音楽》、《閃耀的瞬間》這兩篇繪畫，也都是參加CLIP的季度比賽活動而發想出的繪畫。
而《藤下の光景》這張其
CLIP是OpenAI推出的跨模態模型，透過同時理解文字與圖片，實現零樣本圖像分類、語意搜尋與智能生成等多種應用。本文將深入解析CLIP原理、訓練方式及優勢，讓你快速掌握前沿AI技術。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
要視覺化 CLIP 模型的架構，可以使用程式碼：
model
結果摘錄為：
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
輸入資料特徵計算：
with torch.no_grad():
image_features = model.encode_image(image_input)
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
首先載入模型：
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess
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要應用 CLIP，我們先準備程式需要的相關依賴：
!pip install ftfy regex tqdm
!pip install git+https://git
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Contrastive Language-Image Pre-Training（CLIP）是一種多模態 Transformer，可用於圖像分類，CLIP 的流程可總結如
