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
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
Модель CLIP с визуальной частью ConvNeXt-Base для классификации изображений по английским текстовым описаниям без дополнительного обучения и поиска по изображениям и тексту.
Подходит для: классификация изображений по текстовым меткам без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск подходящих описаний для изображения
Англоязычная CLIP ViT-B/16 от LAION для классификации изображений по текстовым меткам и поиска между изображениями и текстом.
Подходит для: классификация изображений по текстовым категориям без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск описаний, соответствующих изображению
Компактная модель Apple для быстрой zero-shot классификации изображений по текстовым описаниям и сопоставления изображений с текстом.
Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым меткам · поиск изображений по текстовому запросу · сопоставление изображений и описаний
MobileCLIP-S2 — компактная модель Apple для быстрого сопоставления изображений с текстовыми метками и классификации без дополнительного обучения.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым меткам · поиск изображений по текстовому описанию · быстрая категоризация изображений на мобильных устройствах
Контрастивная SigLIP-модель для классификации изображений по текстовым меткам без дообучения и получения визуальных эмбеддингов.
Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым меткам · поиск подходящей категории для фотографии из списка вариантов · сопоставление изображения с текстовым описанием
Визуально-текстовая модель Google для классификации изображений по текстовым меткам, поиска изображений и использования в качестве визуального энкодера.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям · поиск изображений по текстовому описанию · сопоставление изображений с подписями или запросами
Мультимодальная модель Google сопоставляет изображения и английский текст для классификации без обучения и поиска по изображениям.
Подходит для: классификация изображений по текстовым категориям без обучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск текстовых описаний, соответствующих изображению
Мультимодальная модель Google для классификации изображений по текстовым меткам и поиска соответствий между изображениями и текстом.
Подходит для: классификация изображений по текстовым описаниям без размеченной обучающей выборки · поиск изображений по текстовому запросу · поиск текстовых описаний, соответствующих изображению
CLIP ViT-L/14, обученная на MetaCLIP-2.5B, сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без дообучения.
Подходит для: классификация изображений по собственным текстовым категориям · поиск изображений по описаниям · сортировка фотографий по содержимому
SigLIP ViT-B-16 с разрешением 384 пикселя сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации без дообучения и извлечения визуальных эмбеддингов.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым меткам · поиск наиболее подходящего описания для изображения · сортировка изображений по пользовательским категориям
Контрастивная модель SigLIP 2 сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без дополнительного обучения.
Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым категориям · поиск изображений по текстовому описанию · сортировка изображений по тематике
Контрастивная CLIP-модель Apple для сопоставления изображений и текста и классификации изображений по текстовым описаниям без дообучения.
Подходит для: классификация изображений по текстовым описаниям классов · поиск изображений по текстовому запросу · ранжирование изображений по соответствию подписи
OpenCLIP ViT-L/14 от LAION для сопоставления изображений с текстом и классификации изображений по произвольным текстовым меткам.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям · поиск изображений по текстовому описанию · сопоставление изображения с подписью
SigLIP SoViT-400m — модель Google для классификации изображений по текстовым меткам и поиска соответствий между изображениями и текстом.
Подходит для: классификация изображения по набору текстовых меток без дообучения · поиск изображений по текстовому описанию · поиск текстовых описаний, соответствующих изображению
Визуально-языковая модель Google для классификации изображений по текстовым меткам, поиска изображений и использования в качестве визуального энкодера.
Подходит для: классификация изображения по списку текстовых меток · поиск изображений по текстовому описанию · сопоставление изображений и подписей
Многоязычная контрастивная модель SigLIP для классификации изображений по текстовым описаниям без дообучения и получения эмбеддингов изображений.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым меткам · поиск изображений по текстовому описанию · сопоставление изображений с описаниями
Мультимодальная модель MetaCLIP 2 для сопоставления изображений с текстовыми описаниями и классификации изображений без обучения.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям · поиск изображений по текстовому описанию · сопоставление изображений и подписей
EVA-02 CLIP — модель timm для сопоставления изображений с текстовыми описаниями и классификации изображений без примеров.
Подходит для: классификация изображений по произвольным текстовым категориям · поиск изображений по описанию · сортировка изображений по соответствию заданной подписи
BLIP-2 сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без обучения на конкретном наборе категорий.
Подходит для: классификация изображений по пользовательским меткам · поиск изображений по текстовому описанию · ранжирование описаний по соответствию изображению
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
Мультимодальная CLIP-модель LAION для классификации изображений по текстовым описаниям и поиска соответствий между изображениями и текстом.
Подходит для: классификация изображений по текстовым меткам без дообучения · поиск изображений по текстовому запросу · поиск описаний, соответствующих изображению
Визуально-языковой энкодер SigLIP 2 для классификации изображений по текстовым меткам без дообучения.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям · поиск подходящей подписи для изображения из списка вариантов · сортировка изображений по текстовому описанию