CLIP-модель ViT-B/16-plus, обученная на LAION-400M, сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без дообучения.

Подходит для: классификация изображений по текстовым описаниям · поиск подходящей категории для изображения из списка вариантов · сортировка изображений по тематическим меткам

CLIP-модель ViT-B/32 для классификации изображений по текстовым меткам и сопоставления изображений с описаниями без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым меткам · поиск изображений по текстовым описаниям · сопоставление изображения с набором подписей или категорий

CLIP-модель с визуальным энкодером ResNet-101 для классификации изображений по текстовым меткам без специального обучения на этих классах.

Подходит для: классификация изображений по пользовательскому списку категорий · поиск изображений по текстовым описаниям · сортировка фотографий по смысловым меткам

CLIP ViT-B/32 от OpenAI сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без дообучения и исследований обобщения компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям · поиск подходящей подписи для изображения среди вариантов · исследование переноса на новые классы без дообучения

Модель M3D-CLIP извлекает согласованные признаки из 3D-медицинских изображений и текста для поиска соответствий и последующих задач.

Подходит для: поиск медицинских текстовых описаний по 3D-изображению · поиск 3D-медицинских изображений по текстовому запросу · извлечение признаков медицинских изображений для последующих задач

CLIP-модель на ResNet-50, сопоставляющая изображения и текстовые описания для классификации изображений без дообучения.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым категориям · поиск изображений по текстовому запросу · сортировка изображений по описаниям сцен и объектов

CLIP-модель на ResNet-50 для классификации изображений по текстовым описаниям без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым меткам · поиск изображений по текстовому описанию · сопоставление изображений с подписями

Мультимодальная CLIP ViT-L/14 от LAION сопоставляет изображения с английскими текстовыми метками для zero-shot классификации и поиска.

Подходит для: классификация изображений по текстовым описаниям без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск подходящего текста для изображения

CLIP-модель с визуальным энкодером ViT-B/16 для классификации изображений по текстовым меткам без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым категориям · поиск изображений по текстовому описанию · сопоставление фотографий с перечнем возможных объектов или сцен

Модель CLIP на базе ViT-B/32 сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации без дополнительного обучения и поиска по смыслу.

Подходит для: классификация изображений по текстовым меткам без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · сопоставление изображения с описаниями или категориями

CLIP ViT-L/14 от OpenAI сопоставляет изображения с текстовыми категориями для исследовательской классификации изображений без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация изображений по текстовым описаниям без дообучения · сравнение изображения с набором англоязычных категорий · исследование обобщения моделей компьютерного зрения

FG-CLIP 2 SO400M сопоставляет изображения и текст для двуязычной классификации без примеров и поиска по визуально-текстовому содержимому.

Подходит для: классификация изображений по текстовым меткам без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск текстовых описаний по изображению

CLIP ViT-B/16 на LAION-400M сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации по заданным меткам без дообучения.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым меткам · поиск изображений по текстовым описаниям через сходство · сопоставление фотографии с набором вариантов описания

Модель CLIP ViT-L/14 для классификации изображений по текстовым меткам без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация изображения по заданному набору текстовых категорий · поиск подходящей подписи для изображения · сортировка коллекции изображений по описаниям

Вариант CLIP с визуальным энкодером ViT-B/16 извлекает признаки изображений и поддерживает классификацию по текстовым описаниям без обучения на целевых классах.

Подходит для: извлечение признаков изображений для исследовательских экспериментов · классификация изображений по текстовым описаниям без обучения на классах · сопоставление изображений с текстовыми запросами

Китайская CLIP-модель с энкодерами RoBERTa и ViT-B/32 для классификации изображений и поиска изображений по тексту.

Подходит для: классификация изображений без обучения на китайских метках · поиск изображений по китайскому текстовому запросу · сопоставление китайских описаний с изображениями

CLIP ViT-B/16 от OpenAI сопоставляет изображения с текстовыми категориями для исследовательской классификации без дополнительного обучения.

Подходит для: экспериментальная классификация изображений по текстовым категориям · сопоставление изображения с набором описаний на английском языке · поиск изображений по текстовому запросу в ограниченном наборе

Экспериментальная мультиязычная модель CLIP для классификации изображений по текстовым меткам и поиска соответствий между изображениями и описаниями.

Подходит для: классификация изображений по текстовым категориям без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск текстовых описаний для изображения

Китайская CLIP-модель Taiyi извлекает сопоставимые признаки изображений и текста для классификации и поиска по текстовым запросам.

Подходит для: поиск изображений по китайскому текстовому запросу · zero-shot классификация изображений · сопоставление изображений и китайских описаний

Stable Diffusion XL Base 1.0 — модель Stability AI для генерации и редактирования изображений по текстовым запросам.

Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · генерация изображений для дизайн-концепций · подготовка визуальных материалов для творческих проектов

CLIP ViT-B/32 сопоставляет изображения с английскими текстовыми описаниями для классификации без обучения и поиска по содержанию.

Подходит для: классификация изображений по текстовым меткам без дообучения · поиск изображений по английскому запросу · поиск подходящих описаний для изображения

Мультимодальная CLIP-модель на ConvNeXt-XXLarge для zero-shot классификации и поиска изображений по англоязычному тексту.

Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск текстовых описаний, соответствующих изображению

Модель CLIP ViT-B/32, обученная на MetaCLIP-400M, сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации без дообучения.

Подходит для: классификация изображений по текстовым меткам · поиск подходящей подписи к изображению из списка вариантов · фильтрация изображений по текстовым запросам

CLIP-модель на базе ViT-Base для классификации изображений по текстовым описаниям без дообучения.

Подходит для: классификация изображений по пользовательскому списку категорий · поиск подходящей подписи к изображению среди текстовых вариантов · сортировка изображений по описаниям сцен и объектов