存在几种 CLIP 的替代方案，用于创建多模态嵌入，每种方案都有不同的架构和用例。三个值得注意的选择是 ALIGN、Flava 和 VirTex，它们以不同的方式处理多模态学习。 ALIGN 由 Google 开发，使用类似于 CLIP 的双编码器架构，但在嘈杂的网络数据上进行训练，使其对不完美的图像-文本对具有鲁棒性。 Flava 来自 Meta，支持单个模型中的文本、图像和组合的多模态输入，从而为分类和检索等任务提供灵活性。 VirTex 由伯克利的研究人员开发，专注于通过文本说明学习视觉特征，使用双向转换器生成嵌入。 这些模型在设计上有所不同，但都具有在共享嵌入空间中对齐不同模态的目标。
在架构上，这些替代方案在处理输入的方式上有所不同。 ALIGN 采用单独的图像和文本编码器（如 CLIP），并使用对比损失进行训练，但其关键区别在于在从网络上抓取的 18 亿个嘈杂的图像-文本对的大规模数据集上进行训练。 这种方法减少了对经过策划的数据的依赖，这可能代价高昂。 Flava 使用统一的转换器架构，通过同一模型处理文本、图像或组合输入，使其能够处理需要联合推理的任务（例如，回答有关图像的问题）。 VirTex 采用生成方法：它不是对比学习，而是训练基于 CNN 的图像编码器来预测文本说明，迫使模型捕获与语言相关的详细视觉特征。 每种方法都有权衡； 例如，像 ALIGN 这样的对比模型擅长检索，而像 VirTex 这样的生成模型可能更好地捕获细粒度细节。
在选择替代方案时，请考虑您的数据和任务要求。 ALIGN 非常适合网络规模的嘈杂数据能够代表您的用例的应用程序，例如网络图像搜索。 Flava 的多功能性使其适用于多任务场景，例如构建一个对图像进行分类、检索文本和回答问题的系统。 如果说明生成或细粒度的图像理解至关重要，例如从图像生成产品描述，那么 VirTex 是一个不错的选择。 诸如计算资源之类的实际因素也很重要：ALIGN 和 Flava 由于其规模而需要大量的 GPU 内存，而 VirTex 基于 CNN 的编码器可能更轻量级。 这些模型的预训练版本可通过 Hugging Face Transformers 或 TorchMultimodal 等库获得，从而简化了实验。 通过将模型优势与项目需求对齐，开发人员可以有效地利用这些替代方案来执行多模态嵌入任务。