文本到图像搜索是一种使用户能够通过输入自然语言查询来查找图像的技术。 这种方法不依赖于元数据标签或手动标记，而是使用机器学习模型来理解文本查询和图像的视觉内容。 核心思想是将文本和图像映射到共享的向量空间中，其中相似的概念彼此靠近表示。 例如，搜索“一只狗在公园里玩耍”将返回视觉上与该描述匹配的图像，即使这些图像从未被明确地标记这些词语。 这是通过使用像CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型来实现的，该模型通过在大量的图像-文本对数据集上进行训练来学习关联文本和图像。
文本到图像搜索的技术基础涉及两个主要组成部分：文本编码器和图像编码器。 文本编码器将输入查询转换为高维向量（嵌入），而图像编码器对数据集中的图像执行相同的操作。 这些嵌入捕获语义特征，允许系统使用余弦相似度等指标来测量文本和图像之间的相似性。 例如，如果用户搜索“山上的日落”，则文本编码器会生成一个代表该概念的向量。 然后，系统将此向量与预先计算的图像嵌入进行比较，并检索具有最接近匹配的图像。 为了高效地处理大型数据集，通常使用近似最近邻（ANN）算法（如FAISS或Annoy）来快速索引和搜索嵌入。 挑战包括确保模型能够很好地泛化到不同的查询，以及平衡准确性和计算效率。
文本到图像搜索的实际应用范围涵盖电子商务，内容审核和数字资产管理等行业。 在线零售商可能会使用它来让客户使用描述性短语（例如，“带纽扣的条纹蓝色衬衫”）搜索产品，即使产品图像缺少详细的元数据。 内容平台可以通过查询诸如“暴力场景”或“露骨内容”之类的术语来自动查找不适当的图像。 实施此技术的开发人员必须考虑诸如模型选择（例如，针对特定领域数据微调CLIP），缩放嵌入存储以及解决训练数据中潜在偏差等因素。 例如，主要在西方图像上训练的模型可能难以处理与文化特定对象相关的查询。 TensorFlow或PyTorch之类的工具通常用于构建和部署这些系统，而像Sentence Transformers之类的库简化了嵌入生成。 关键的权衡包括根据用例平衡搜索速度，准确性和资源成本。