CLIP
CLIPとは？
CLIPは言葉と画像のつながりを理解するAIモデルで、ほとんどのAI画像生成器の裏側でテキストプロンプトを生成モデルが従える指示へと翻訳するために使われています。
ひと目で分かる
- 別名
- Contrastive Language–Image pre-trainingCLIPエンコーダー視覚言語モデル
- 用途
- 画像生成におけるテキストプロンプトのエンコーディング意味的画像検索画像とテキストの類似度スコアリング拡散モデルの誘導ゼロショット画像分類
- 主なツール
- Stable diffusionDALL-eMidjourneyCLIP interrogatorOpenCLIP
- 関連用語
- Diffusion modelText encoderLatent spaceEmbeddingPrompt engineering
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他の概念との比較
Compared with related concepts
CLIP対T5テキストエンコーダー：どちらも画像生成のためにテキストプロンプトをエンコードするのに使われますが、CLIPは画像とテキストのペアで共同訓練され、強い視覚的・意味的理解を持つ一方、T5はより豊かな言語構造をエンコードする純粋な言語モデルです。Fluxアーキテクチャを使うものなど、より新しい生成モデルは、それぞれの強みを活かすために両方のタイプのエンコーダーを組み合わせることがよくあります。
たとえば…
CLIPを、画像の言語と言葉の言語の両方を話す万能の翻訳者と考えてください。AI画像生成器にプロンプトを入力すると、CLIPがあなたの言葉を読み、生成器が視覚的に理解できる形に変換します。絵についての書かれた記述を、画家が実際に描ける視覚的概念に翻訳するようなものです。
プロのヒント
CLIPはほとんどのテキストプロンプトのエンコーディングを支えているため、視覚的な特質、照明、構図、スタイルを具体的な言葉で記述するプロンプトは、抽象的な感情や概念の言語よりも信頼性高く解釈されます。CLIPはムードや比喩よりも、視覚的な記述をより直接的に理解します。
種類とバリエーション
OpenAIによる元のCLIPモデルの後には、数多くの派生形と後継が続きました。OpenCLIPは、異なるデータセットで訓練されたCLIPのオープンソースの再現・拡張版です。Googleが開発したSigLIPは、より良い画像とテキストの整合のためにCLIPの訓練手法を改善します。CLIP ViTの派生形は、使われるビジョントランスフォーマーのバックボーンのサイズが異なり、能力と計算コストに影響します。多くの画像生成モデルは、テキストエンコーダーとしてCLIPの微調整または拡張版を使い、それぞれが特定の種類のプロンプト言語の理解にわずかに異なる強みを持っています。
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Morphicを試す主な活用シーン
CLIPは、拡散ベースの画像・動画生成パイプラインの大半でテキストエンコーダーとして使われ、書かれたプロンプトを生成を誘導する数値表現に翻訳します。ストックライブラリやクリエイティブツールの意味的画像検索を支えます。CLIP Interrogatorツールはモデルを逆向きに使い、画像が含むものを自然言語で記述します。生成画像の自動評価にも使われ、出力が与えられたプロンプトとどれだけよく一致するかを測定します。
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