CLIP 模型是基于文本查询的图像检索的重要进展，通过在大规模数据集上进行训练获得显著的泛化能力，实现了图像和文本的跨模态理解，促进了自然语言理解和计算机视觉的无缝集成，为多媒体应用中的信息检索提供了强大的工具。

Jan, 2024

提出一种名为 VT-CLIP 的方法来增强 CLIP 模型，它通过可视化引导文本，使文本的特征更适应图片，在多分类任务中表现出很高的效果。

Dec, 2021

本文提出了一种名为 LaCLIP 的新方法，通过语言重写增强 CLIP 的训练，具有语料丰富度高的特点，不需要额外的计算或内存负载，实现较高的图像 - 文本转移性能。

May, 2023

CLIP2Video 网络通过将图像语言预训练模型转移到视频文本检索，采用端到端方式，区别于领先的视频和语言学习方法的多模态交互，我们利用预训练的图像语言模型，进一步简化为两个具体阶段的框架，使其能够在相对较少的数据集上进行训练，并通过 Temporal Difference Block 和 Temporal Alignment Block 来提升多模态相关性，我们在 MSR-VTT，MSVD 和 VATEX 等主要文本到视频和视频到文本检索基准上实现了最新的检索准确性记录。

Jun, 2021

本篇研究发现，使用自然语言的方式来训练 Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) 的文本编码器，能够更好地实现短语的理解，甚至能够在正确的提示下，显著优于流行的语言模型，有效地提升实体聚类和扩展任务的效果。

Oct, 2022

通过使用科学论文的文本 - 图像数据，该研究探索在特定领域内加入具有更高质量的有限数量数据是否能够提高 CLIP 模型的整体性能。小规模实验结果显示模型性能有中等程度的提升，表明使用该研究所考虑的数据来源来训练大规模 CLIP 模型是一个有价值的研究方向。

Nov, 2023

本研究提出了 CLIPTrans 框架，通过简单地调整预训练的多模态 M-CLIP 和多语言 mBART 模型，使它们的嵌入空间对齐，并通过轻量级映射网络对 mBART 进行条件化。实验证明该框架的优点，并将标准基准提升了平均 2.67 个 BLEU 值。

Aug, 2023

增强视觉模型对包含大量文本信息的图像进行理解和学习的能力，通过数据预处理、微调和模型评估等方法，在集成 CLIP 和文本嵌入模型的视觉聊天应用中取得了 96.71% 的精度，旨在提升复杂视觉文本数据的跨模态人工智能理解能力。

May, 2024

本文提出 CLIP-benchmark，对 CLIP 及其变种进行评估、分析和基准测试，并发现了数据、监督和模型架构三个关键因素对性能的影响及应用更恰当的监督可以有效提高 CLIP 性能。

Mar, 2022

通过对 CLIP 的理论研究，我们证明了多模态学习的可转移表示学习，并分析了其在零样本学习和下游任务中的性能。在此基础上，我们提出了一种新的 CLIP 类型方法，在基准数据集上实现了比 CLIP 和其他最先进方法更好的性能。

Oct, 2023