CLIP介绍：连接文本和图像 https://openai.com/index/clip/. [OpenAI] Jan. 2021

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）预先训练了一个图像编码器和一个文本编码器，以预测哪些图像与数据集中的哪些文本配对。然后，利用这种行为将 CLIP 转变为零样本分类器。将数据集的所有类别转换为标题，例如“一张狗的照片”，并预测 CLIP 估计的与给定图像最佳配对的标题类别。

• 目标：CLIP 的主要目标是学习文本和图像之间的关联，以实现跨模态的表示学习。
• 结构：CLIP 通常由两个部分组成：文本编码器和图像编码器。文本编码器通常基于 Transformer，而图像编码器可以是基于卷积神经网络（CNN）的架构。
• 训练方式：CLIP 通过对比学习的方式进行训练，即在大量未标记的图像-文本对上进行预训练，学习到图像和文本之间的关联。
• 应用：CLIP 可以用于图像检索、文本到图像的生成、图像分类等任务。

VAE（Variational Autoencoder）

• 目标：VAE 的主要目标是学习数据的潜在表示，并能够从潜在空间中生成新的数据样本。
• 结构：VAE 由编码器和解码器组成。编码器将输入数据映射到潜在空间，解码器则将潜在空间的样本映射回原始数据空间。
• 训练方式：VAE 通过最小化重构误差和潜在空间的正则化项来训练，其中正则化项通常使用 KL 散度来度量。
• 应用：VAE 可以用于生成模型、数据压缩、异常检测等任务。

IDDPM（Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models）是一种改进的去噪扩散概率模型，它在生成模型领域取得了显著的成果。IDDPM 是基于 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的基础上进行改进的模型。

主要特点：

• 去噪扩散过程：IDDPM 通过一系列的去噪步骤，逐步从噪声中恢复出原始的图像。这个过程可以看作是一个反向的扩散过程。
• 时间步长的优化：IDDPM 对时间步长进行了优化，引入了自适应的时间步长选择策略，以提高模型的效率和性能。
• 模型架构的改进：IDDPM 在模型架构上进行了一些改进，例如使用了更深层次的神经网络，以及引入了注意力机制等，以提高模型的表示能力和生成质量。
• 训练策略的优化：IDDPM 采用了更有效的训练策略，如使用了更小的批量大小和更长的训练时间，以提高模型的稳定性和收敛速度。
• 应用领域：IDDPM 主要应用于图像生成任务，可以生成高质量的图像样本。它在图像合成、图像超分辨率、图像修复等领域都有广泛的应用。