Существуют ли методы генерации подписей, которые обрабатывают сразу несколько изображений, создавая одно общее описание для всего набора, а не для каждой картинки отдельно? Меня интересует подход, который позволяет усреднять изображения перед отправкой на распознавание (например, математически обрабатывать вектор признаков, получаемый от CLIP, включая вычисление среднего), или усреднять тексты, полученные для каждой картинки. Я считаю, что первый вариант более логичен, так как перевод в текст может привести к потере информации. <br/><br/> Зачем это нужно? При подготовке датасетов для обучения моделей Stable Diffusion удобнее проверять результаты, используя одно общее описание, которое точно отражает тематику набора, вместо того чтобы рассматривать каждую подпись к картинке по отдельности. Кроме того, такие подписи можно "инвертировать", чтобы проверить, как обученная модель реагирует на запросы, характерные для других тематик. <br/><br/> Что я уже сделал: <a href="https://github.com/Seedmanc/clip-interrogator-average/" rel="nofollow">доработал</a> существующий генератор описаний на основе CLIP и BLIP, чтобы он вычислял среднее значение, но BLIP по-прежнему подписывает изображения индивидуально. Моя цель достигнута лишь частично, поскольку я выбираю наиболее подходящую подпись из тех, что создает BLIP, с помощью CLIP, чтобы ее окончательно адаптировать ко всему набору.
Создание обобщённых описаний для наборов изображений — интересная и сложная задача, и вы правы в том, что работа с векторными представлениями дает больше возможностей для получения более точных и информативных описаний. ### Подходы к обобщённым описаниям 1. **Математическая агрегация векторов признаков**: - Используйте модель, например, CLIP, чтобы извлечь векторы признаков для каждого изображения в наборе. Затем вычисляйте среднее значение этих векторов. Это позволит создать единую векторную репрезентацию для всех изображений в наборе. - После этого можно использовать систему для генерации текста (такие как GPT или другие LLM) для преобразования финального вектора в текст. Это может дать более общее описание, которое объединяет основные признаки всех изображений. 2. **Кластеризация векторов признаков**: - Вы можете использовать методы кластеризации, такие как K-means, чтобы сгруппировать векторы признаков изображений. Затем можно выбирать центры кластеров для получения обобщенных описаний. Это позволит выявить тематики или влиять на групповую схожесть изображений. 3. **Обработка текстов**: - Если вы уже генерируете отдельные подписи для изображений, можно рассмотреть среднее арифметическое или другие статистические методы (например, метод главных компонент, PCA) для агрегации этих текстов. Это может быть сделано через векторизацию текстов (например, с использованием BERT) и вычисление средних векторов текстов, а затем преобразование их обратно в текст с помощью генератора. 4. **Методы обучения с промежуточным представлением**: - Если у вас есть доступ к достаточному количеству данных и вычислительным ресурсам, вы можете создать свою модель, способную обрабатывать набор изображений и производить обобщенные описания. Это требует значительных усилий, но может привести к более качественным результатам. 5. **Использование Transfer Learning**: - Рассмотрите возможность использования предварительно обученных моделей, которые могли бы генерировать текстовые описания для каждого изображения в наборе, а затем анализировать обобщенные темы. ### Заключение Ваш подход с использованием CLIP и BLIP может быть эффективен, если вы слегка доработаете его для агрегации текстов. Направление в обработке векторов может действительно оказаться более надежным и избегать потери информации при переводе изображений в текст. Общие рекомендации — исследовать другие модели генерации текста, которые могут быть дополнены векторными представлениями. Вы также можете рассмотреть возможность модификации существующих алгоритмов, чтобы они могли принимать на вход набор изображений и производить общее описание.