除了 CLIP 之外，视觉-语言模型 (VLM) 的几个流行框架包括 ALIGN、Flamingo、BLIP 和 ViLT。这些模型解决了视觉-语言任务的不同方面，例如跨模态理解、生成和高效训练。每个框架都采用独特的架构选择或训练策略来提高在图像-文本检索、视觉问答或图像描述生成等任务上的性能。
ALIGN（大规模图像和噪声文本嵌入），由 Google 开发，采用与 CLIP 类似的双编码器架构，但将训练扩展到噪声网络数据。它利用了来自公共来源的 18 亿个图像-文本对，强调数量可以弥补数据中的噪声。与依赖于精心策划的数据集的 CLIP 不同，ALIGN 的方法表明，大规模噪声训练仍然可以产生鲁棒的跨模态嵌入。例如，它在图像分类等任务上无需精心标记的数据即可实现强大的零样本性能。对于网络数据抓取可行的应用场景，例如从社交媒体内容构建图像搜索系统，开发人员可能会发现 ALIGN 非常有用。
DeepMind 的 **Flamingo** 专注于多模态任务的少样本学习。它结合了视觉编码器（如 ResNet 或 ViT）和语言模型（例如 Chinchilla），使用跨注意力层。Flamingo 的独特之处在于它能够处理图像和文本的交错序列，使其能够处理动态场景，例如回答有关视频的后续问题。例如，给定一系列图像和文本提示，Flamingo 可以生成上下文相关的响应，这使其适用于需要引用视觉输入的聊天机器人。从事交互式或顺序多模态应用（例如，具有视觉上下文的对话系统）的开发人员可以探索 Flamingo 的架构以利用其灵活性。
**BLIP（自举语言-图像预训练）** 和 **ViLT（视觉-语言 Transformer）** 解决了数据效率和模型简洁性问题。Salesforce 的 BLIP 引入了一种为图像生成合成图像描述的方法，提高了训练数据的质量。它使用图像描述生成器为未标记图像创建文本，并使用过滤器去除噪声图像描述，这有助于处理标记数据有限的场景。另一方面，ViLT 通过共享 Transformer 处理图像和文本，无需卷积网络，从而简化了架构，降低了计算成本。例如，ViLT 可以在视觉问答等任务上快速微调，且对硬件要求极低。对于优先考虑经济高效的训练或处理较小数据集的开发人员来说，这些框架非常实用。
总之，虽然 CLIP 推广了用于 VLM 的对比学习，但像 ALIGN、Flamingo、BLIP 和 ViLT 等替代方案提供了专门的优势。ALIGN 在噪声数据上的可扩展性、Flamingo 的少样本能力、BLIP 的合成数据生成以及 ViLT 的架构效率为开发人员构建视觉-语言系统提供了多样化的工具。选择哪种框架取决于具体需求，例如数据可用性、任务复杂性或计算限制。