这是名为 CLIP 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 CLIPsourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 CLIP with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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CLIP
商品描述
CLIP（对比语言-图像预训练）是一种神经模型，它将图像和文本关联到一个共享的嵌入空间中，从而实现零样本图像分类、相似性搜索和多模态对齐。它使用对比目标函数，在大量（图像，标题）对上进行训练：图像及其匹配的文本在嵌入空间中被拉到一起，而不匹配的文本则被分开。训练完成后，您可以为其提供任何文本标签，并要求其选择与给定图像最匹配的标签——即使没有针对该分类任务进行过明确的训练。该代码库提供了模型架构、预处理转换、评估流程和示例推理脚本的代码。由于 CLIP 可以通过文本提示泛化到任意标签，因此它对于涉及以描述性语言解释图像的任务而言是一个强大的工具。
功能
- 图像和文本的共享嵌入空间，实现零样本分类
- 用于架构、预处理、训练和推理的模型代码
- 支持自定义提示模板和标签嵌入
- 图像/文本相似度评分和检索流程
- 示例使用脚本和评估基准
- 无需通过提示方法进行重新训练即可适应新数据或标签
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/clip.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
