Name: clip vit large patch14 336
Author: openai

简介

CLIP ViT-L/14@336 是 OpenAI 推出的经典视觉-语言预训练模型。它通过海量图文对学习，将图像和文本映射到同一个向量空间，从而实现精准的跨模态检索。相比标准版，该模型将输入分辨率提升至 336x336，显著增强了对图像细节的感知能力。对于开发者而言，它不仅是构建以图搜图、自动打标签系统的核心组件，更是目前许多主流 AIGC 流程（如 Stable Diffusion 的文本编码器）的基础，上手难度低，生态适配极佳。

核心亮点

高分辨率输入，图像细节捕捉能力更强
强大的零样本分类与跨模态检索能力
广泛应用于 AIGC 模型的文本引导端
Apache-2.0 协议，商业化部署无压力

使用方法

安装依赖

# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch

SDK 使用

# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14-336")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14-336")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引

pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

huggingface-cli download openai/clip-vit-large-patch14-336

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

huggingface-cli download openai/clip-vit-large-patch14-336 config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('openai/clip-vit-large-patch14-336')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载

git lfs install
git clone https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14-336

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14-336

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

pip install -U transformers torch

模型加载和推理

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('openai/clip-vit-large-patch14-336')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('openai/clip-vit-large-patch14-336')

完整文档

来源: HuggingFace

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tags:

generated_from_keras_callback

widget:

src: https://huggingface.co/datasets/mishig/sample_images/resolve/main/cat-dog-music.png

candidate_labels: playing music, playing sports
example_title: Cat & Dog
model-index:

name: clip-vit-large-patch14-336

results: []
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