從CLIP應(yīng)用領(lǐng)會隱空間的魅力

1 前言

在前面所刊登的《從隱空間認(rèn)識CLIP 多模態(tài)模型》一文里，已經(jīng)闡述了CLIP 基于隱空間的運(yùn)作了。在本文里，將從商店柜臺的產(chǎn)品推薦應(yīng)用來說明：我們可以拿CLIP 的源代碼，搭配商家自有產(chǎn)品圖像(Image) 和圖像敘述文句(Text)，來訓(xùn)練出企業(yè)自用的CLIP 小模型，同時(shí)也領(lǐng)會其幕后隱空間(Latent space) 的運(yùn)作及其效果。

茲復(fù)習(xí)一下CLIP 的特性，它的目標(biāo)是透過大量圖片及文字描述，建立兩者間的對應(yīng)關(guān)系。其做法是利用ResNet50 等來萃取圖像的特征，并映射到隱空間(Latent space)。也就是將圖像編碼成為隱空間向量。同時(shí)，也利用Transformer 萃取與圖像相配對文句的特征，并將文句編碼成為隱空間向量。最后經(jīng)由模型訓(xùn)練來逐漸提高兩個(gè)向量的相似度。換句話說，CLIP 能將圖像和文句映像到同一個(gè)隱空間，因此可以迅速計(jì)算圖像與文句的相似度。

換句話說，CLIP 發(fā)揮了隱空間的魅力，藉之學(xué)習(xí)整個(gè)文句與其對應(yīng)的圖像之間的關(guān)系。當(dāng)我們在整個(gè)文句上訓(xùn)練時(shí)，它可以學(xué)到更多的隱藏的東西，并在圖像和文句之間找到一些規(guī)律。因而，在當(dāng)今主流的ChatGPT 和Stable Diffusion 大模型，其幕后都使用CLIP 來提供“文找圖”和“圖找文”的雙向功能。在一般企業(yè)里，也常常需要上述的“文找圖”和“圖找文”雙向功能。

2 以“商店柜臺AI產(chǎn)品推薦”為例

這是一項(xiàng)CLIP 模型的應(yīng)用案例。其應(yīng)用于商家( 如便利商店) 柜臺，進(jìn)行瞬間實(shí)時(shí)商品推薦。典型的使用情境是：

1) 客人在便利商店里，挑選了一項(xiàng)產(chǎn)品，拿到柜臺結(jié)賬，例如青島啤酒；

2) 柜臺( 收銀臺) 正上方天花板設(shè)置一個(gè)Camera，立即拍下這張圖像，如圖1；

圖1

3) 柜臺的收款機(jī)(POS) 系統(tǒng)把這張圖像，傳送給后臺的CLIP 模型；

4) 此時(shí)，CLIP 模型立即找出< 最接近( 相似)> 的產(chǎn)品圖像，如圖2；

圖2

5) CLIP 模型回傳給POS 系統(tǒng)，然后將這兩張相關(guān)圖像，顯示于柜臺的雙向平板屏幕上，柜臺人員和客人立即看到了（圖3），達(dá)到促銷的效益；

圖3

6) 依不同客人結(jié)帳的產(chǎn)品，而立即找出最符合客人〈偏好〉的相關(guān)產(chǎn)品，達(dá)到實(shí)時(shí)推薦& 行銷。再如，另一位客人購買產(chǎn)品是圖4；

圖4

7) CLIP 模型就立即找出< 最接近( 相似)> 的相關(guān)< 產(chǎn)品> 的圖像，如圖5；

圖5

8) CLIP 模型回傳給POS 系統(tǒng)，然后將這兩張相關(guān)圖像，顯示于柜臺的雙向平板屏幕上，柜臺人員和客人立即看到了，達(dá)到促銷的效益。

上述的CLIP 模型是針對“產(chǎn)品”的。而一般POSPOS 機(jī)的人臉AI 是針對“人”。我們可以擴(kuò)大建立一個(gè)商品推薦AI 模型，把兩者匯合起來，就實(shí)現(xiàn)了“比客人更懂客人”的極佳效果了。

3 實(shí)現(xiàn)方法

接下來，就來說明如何實(shí)現(xiàn)上述的“商店柜臺AI產(chǎn)品推薦”模型開發(fā)。

Step1下載CLIP源代碼

下載網(wǎng)址是：https://github.com/moein-shariatnia/OpenAI-CLIP

Step2準(zhǔn)備訓(xùn)練圖像(Image)

在本范例里，收集了該商店的產(chǎn)品圖像，共20張。放置在這活頁夾/ox_super_market_data/train/ 里(圖-6)：

圖6 訓(xùn)練數(shù)據(jù)

Step3準(zhǔn)備相對應(yīng)的文本(Text)

在本范例里，會自動讀取圖像的文件名(File name)來做為圖像的相互對應(yīng)的文本。例如，圖6 里的第0 張圖，其檔名為：”天工貢糖_J”。于是，就擷取”天工貢糖”做為此圖像的相對應(yīng)文本，如圖7所示。

圖7 圖與文的對應(yīng)關(guān)系

Step4展開訓(xùn)練(Training))

接著，就基于上述圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、以及它們之間的對應(yīng)關(guān)系，來訓(xùn)練CLIP模型。如果使用一般的GPU硬件設(shè)備來進(jìn)行訓(xùn)練，大約10 分鐘即可訓(xùn)練5000回合。然后匯出*.ckpt 檔案。

Step5應(yīng)用(一)：圖找文

訓(xùn)練好了CLIP 模型，就拿一些圖像來檢測看看CLIP 的< 圖找文> 功能，如圖8 里的圖像。

圖8 測試圖像

在源碼里也提供了CLIP 的預(yù)測功能，就搭配我們自己訓(xùn)練的模型( 即*.ckpt 檔案)，來檢驗(yàn)CLIP 的預(yù)測能力。例如輸入圖8 里的image_00.jpg 圖像，CLIP 立即找出其< 最接近的> 文本，如圖9。

圖9 CLIP做了很棒的預(yù)測

Step6應(yīng)用(二)：文找圖

接下來，就拿一段文本來檢測CLIP 的“文找圖”功能。例如：輸入文句：”有沒有青島山水美啤酒呢?”CLIP 找出其“最接近的”圖象，如圖10。

圖10

根據(jù)圖10的描述可以繪出該圖像為圖11，CLIP輸出了美好的結(jié)果。

圖11

Step8應(yīng)用(三)：圖找圖

再來，就拿一張圖檢測看看CLIP 的“圖找圖”功能。例如：輸入一張圖，然后由CLIP 立即找出其“最接近的”圖象，如圖12，CLIP 的表現(xiàn)很棒。

圖12

4 結(jié)語

本文以大家很能理解的應(yīng)用案例，來讓您體會CLIP 幕后的作業(yè)，尤其是它將圖像特征，以及文本特征映像到隱空間，也就是將其編碼成為隱空間向量，并計(jì)算其相似度。最后，基于相似性來找出“最接近的”圖像或文本。

（本文來源于《EEPW》2023年11月期）