CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）是一種基于對比學習的圖像和文本預訓練模型，于2021年由OpenAI推出。CLIP是目前最先進的跨模態學習模型之一，能夠同時理解圖像和文本，且無需對圖像或文本進行任何形式的注釋或標記。
CLIP的設計思想是將圖像和文本輸入到同一個模型中進行訓練，使其在理解兩者之間的相互關系方面具有很強的表現力。為了實現這個目標，CLIP使用了一個雙向的Transformer架構，其中一個方向用于處理圖像，另一個方向用于處理文本。在訓練過程中，CLIP使用對比學習策略，通過將圖像和文本進行匹配，從而使模型學習到它們之間的對應關系。
我們可以這樣簡單理解CLIP與過去的AI繪圖技術差異：
在過去，AI圖像識別的世界猶如一個熱鬧的動物分類大賽。想象一下，某野生動物園熱衷于從他們的大象和老虎中找出不同。他們拍攝了成千上萬的大象和老虎照片，將這些珍貴的影像數據喂給了AI模型。這樣一來，AI就像個訓練有素的動物鑒賞家，能輕松辨別出眼前的動物究竟是屬于"大象"陣營，還是"老虎"家族。
然而，CLIP模型的誕生宣告了一場全新的革命。它的基石建立在圖像與自然語言之間的緊密聯系之上。在訓練過程中，研究者們輸入了海量的圖片與相應的文字描述，讓CLIP學會了如何在視覺特征與語言描述之間建立穩固的橋梁。于是，當CLIP遇到一張全新的照片時，它便能輕松地將其轉化為形象生動的文字表述。
正因為CLIP能將圖像轉換成文字，反過來，我們自然也能將文字轉換成圖像。于是，text2image這一領域應運而生，迅速成為炙手可熱的研究領域。
CLIP模型在將文本轉換為圖像方面表現出了驚人的魔力，吸引了無數開發者和藝術家紛紛投身其中，開展了大量的創新實踐。如今它們的表現已經足夠讓人驚嘆。
相比于其他圖像和文本預訓練模型，CLIP有以下幾個優勢：
- 無需注釋或標記。CLIP不需要人工標注的數據，因此可以輕松地適應各種數據集和應用場景。
- 更好的泛化能力。CLIP通過對比學習，能夠在不同的數據集和應用場景中實現更好的泛化能力。
- 更高的可解釋性。CLIP不僅可以對圖像和文本進行分類，還可以生成描述和可視化等相關信息，從而提高了模型的可解釋性。
目前，CLIP已經被廣泛應用于圖像和文本的相關應用，例如圖像檢索、圖像生成、圖像分類等。由于其強大的跨模態學習能力，CLIP的研究和應用前景非常廣闊。
現在兩大基于CLIP的陣營正打的不可開交，也就是MidJourney與Stable Diffusion，一個要錢一個不要錢，從商業化角度，Stable Diffusion確實沒有MidJourney成功，但是潛力巨大，在C站和hugging face上，大家都在瘋狂的貢獻智慧，以下是用Stable Diffusion原創的美女角色示例：
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