Создание общего описания для набора изображений действительно является интересной задачей. Она может быть полезна для анализа и классификации, особенно в контексте подготовки датасетов для обучения моделей, таких как Stable Diffusion.
**Существует несколько подходов для генерации общего описания для набора изображений:**
1. **Усреднение векторов признаков**:
- Вы можете использовать предобученные модели, такие как CLIP, для извлечения векторов признаков из изображений. Далее, можно усреднить эти векторы, чтобы получить одно представление для всего набора. Это позволяет сохранить информацию об общих характеристиках изображений. После усреднения векторов, их можно использовать для получения общего текстового описания с помощью модели, обученной на таких векторах.
2. **Объединение текстов**:
- Альтернативным подходом является генерирование подписей для каждого изображения и последующее объединение этих текстов. Тем не менее, как вы правильно заметили, такой метод может привести к потере информации, поскольку конкретная информация о каждом изображении может быть утрачена при агрегации.
3. **Иерархическая модель**:
- Вы можете рассмотреть возможность обучения или использования модели, которая принимает на вход не одно изображение, а их коллекцию. Такие модели могут быть обучены на целых наборах данных, и в них можно внедрить информацию о координации изображений.
4. **Кластеризация изображений**:
- Процесс кластеризации изображений по визуальным признакам и создание общего описания для каждого кластера также может быть интересным подходом. В этом случае можно использовать модель для создания текстового описания, основанного на сгруппированных изображениях.
5. **Энкодеры/декодеры**:
- Можно рассмотреть архитектуры типа "энкодер-декодер", где энкодер принимает набор изображений и создает общую репрезентацию, а декодер генерирует текстовое описание на основе этой репрезентации.
**Что касается моделей, обученных на векторах CLIP**:
- Модели, такие как **CLIP+BLIP** (как вы упоминали), могут использоваться для генерации подписей, но даже модели, такие как **T2T-ViT**, **ViLT**, и другие, могут быть полезными для различных задач обработки изображений и текста.
- Кроме того, существуют также модели, такие как **Florence** и **ALIGN**, которые работают с мульти-модальными данными и могут быть обучены на визуальных и текстовых данных в связке.
Разработка вашего генератора с усреднением заключается в интересной идее. Это может значительно упростить процесс анализа данных и сделать его более эффективным.