CLIPモデル とは？

CLIP自体が自由な説明文を書き出すわけではないよ。たとえば猫の写真と「猫の写真」「犬の写真」という候補の文を数値に変換し、どの候補が対応しそうかを比べるんだ。分類や検索のために、画像と言葉をつなぐ役割だよ。

画像エンコーダとテキストエンコーダで、それぞれをベクトルにするよ。学習では対応する画像と文のベクトルを近づけ、違う組との類似度を下げるようにする。似た内容を比較できる数値の表現を学ぶんだ。

分類したい候補を「猫の写真」「犬の写真」のような文で表し、画像との類似度を比較する使い方だよ。その分類専用の追加学習をせずに試せる、という意味であって、CLIPが学習を全くしていない意味ではないんだ。候補の選び方や文の書き方でも結果は変わるよ。

CLIPなどのテキストエンコーダを、画像生成モデルへの条件を作る部品として利用する場合があるよ。ただし画像そのものを作るのは別の生成モデル。画像生成AIがすべてCLIPを必要とするわけではなく、使う部品はモデルによって違うんだ。

細かい種類の区別や個数を数えるような課題は苦手な場合があるよ。学習データ由来の偏りも考える必要がある。類似度は、内容が正しいという保証や万人に共通の確率ではないので、用途に合った画像や候補で確かめよう。