CLIP 与 BLIP 技术详解与对比

随着多模态人工智能的发展，视觉与语言的融合成为热门研究方向。在这一领域中，OpenAI 提出的 **CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）** 和 Salesforce 提出的 **BLIP（Bootstrapped Language-Image Pretraining）** 是两个极具代表性的基础模型。它们分别代表了两种不同的技术路线：**匹配式

黑风风

1445人浏览 · 2025-08-07 20:00:00

黑风风 · 2025-08-07 20:00:00 发布

CLIP 与 BLIP 技术详解与对比

引言

随着多模态人工智能的发展，视觉与语言的融合成为热门研究方向。在这一领域中，OpenAI 提出的 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining） 和 Salesforce 提出的 BLIP（Bootstrapped Language-Image Pretraining） 是两个极具代表性的基础模型。它们分别代表了两种不同的技术路线：匹配式模型（CLIP） 和 生成式模型（BLIP）。

本文将详细介绍这两个模型的原理、结构、适用场景，并进行系统性的对比，以帮助开发者选择适合自身业务的方案。

一、CLIP 技术详解

1.1 简介

CLIP 由 OpenAI 于 2021 年提出，其目标是训练一个能够理解图像与自然语言之间语义关系的模型。CLIP 能够零样本地完成图像分类、图像检索、打标签等任务，是“对比学习”在多模态领域的里程碑式成果。

1.2 核心思想

CLIP 的核心是对比学习（Contrastive Learning）：它将图像和文本分别编码到同一个向量空间中，通过最大化匹配对之间的相似度、最小化不匹配对之间的相似度，实现图文对齐。

1.3 模型结构

图像编码器：ViT（Vision Transformer）或 ResNet。
文本编码器：Transformer。
损失函数：对比损失（Contrastive Loss），基于 cosine similarity。

1.4 输入输出

输入：一张图片 + 一组文本描述。
输出：每个描述与图像之间的相似度分数。

输入：
    图片：一只狗在公园奔跑
    文本候选：
        - “A dog running in a park”
        - “A man cooking”
        - “A cat sleeping”
        
输出：
    - 相似度最高的是第一句 → 匹配成功

1.5 应用场景

图像分类（零样本）
图像打标签（CLIP + 候选标签匹配）
图文检索（找图 / 找词）
内容安全检测（如 NSFW 分类）

二、BLIP 技术详解

2.1 简介

BLIP 是 Salesforce Research 于 2022 年提出的图文预训练模型，主要用于图像描述（caption）、图文问答（VQA）等生成式任务。

2.2 核心思想

BLIP 融合了生成式预训练与图文匹配学习两种策略，兼具图像理解与文本生成能力。其训练使用了自监督+弱监督的大规模图文数据。

2.3 模型结构

图像编码器：ViT + Q-Former（用于高效提取视觉 token）。
文本模型：BERT / T5（支持编码器和解码器结构）。
训练目标：图文匹配 + 文本生成（caption / QA）。

2.4 输入输出

输入：一张图片 + prompt（问题 / 指令）。
输出：自然语言文本，如描述句或回答。

输入：
    图片：一只狗在公园奔跑
    Prompt：请用一句话描述这张图片

输出：
    “A dog is running happily in a green park.”

2.5 应用场景

图像描述生成（Image Captioning）
图文问答（Visual Question Answering）
多模态对话系统（如 BLIP-2, LLaVA）
图文增强写作

三、CLIP vs BLIP：系统性对比

维度	CLIP	BLIP
全称	Contrastive Language–Image Pretraining	Bootstrapped Language–Image Pretraining
提出方	OpenAI	Salesforce
模型目标	图文对齐、相似度计算	图像理解 + 文本生成
模型结构	图像编码器 + 文本编码器	图像编码器 + 文本编码器 + 文本解码器
输入形式	图像 + 文本候选	图像 + prompt
输出形式	相似度分数	文本（句子、回答等）
主要任务	图像分类、打标签、图文检索	图像描述、问答、生成式理解
优势	零样本能力强，自定义标签易用	生成能力强，交互性高
常用模型	ViT-B/32, ViT-L/14	BLIP, BLIP-2, LLaVA（衍生）
多语言支持	主要是英文（可通过 prompt 适配中文）	BLIP-2 支持多语言（部分模型）

四、选型建议

使用场景	推荐模型
想给图像打标签（结构化）	CLIP + 标签匹配
想实现看图说话、图文问答	BLIP / BLIP-2
想做图文检索、搜索	CLIP
想做多模态对话（ChatGPT那种）	BLIP-2 + LLaMA（如 LLaVA）