# 画像テキスト検索

FG-CLIPは細粒度視覚とテキストアラインメントモデルで、2段階のトレーニングによりグローバルおよびリージョンレベルの画像テキストアラインメントを実現し、細粒度視覚理解能力を向上させます。

SigLIP 2はSigLIPを改良した多言語視覚言語エンコーダで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力が強化されています。

SigLIP 2はSigLIP事前学習目標を基に改良されたモデルで、意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力を向上させるために複数の技術を統合しています。

SigLIP 2は多言語視覚-言語エンコーダーで、SigLIPの事前学習目標を統合し新しい訓練スキームを追加することで、意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力を向上させました。

SigLIP 2はSigLIPを基盤とした視覚言語モデルで、意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力が強化されています。

SigLIP 2はSigLIP事前学習目標を基に改良されたモデルで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術を統合しています。

SigLIP 2はSigLIPをベースに改良されたモデルで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術が統合されています。

SigLIP 2はSigLIP事前学習目標に基づく視覚言語モデルで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術を統合しています。

SigLIP 2 は SigLIP を改良した多言語視覚言語エンコーダーで、意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力が強化されています。

SigLIP 2はSigLIP事前学習目標を基に改良されたモデルで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術が統合されています。

SigLIP 2 は、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術を統合した先進的な視覚言語モデルです。

SigLIP 2はSigLIPをベースに改良されたモデルで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術が統合されています。

SigLIP 2 は SigLIP を基に改良された多言語視覚言語エンコーダーで、意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力が向上しています。

SigLIP 2 は SigLIP を改良した視覚言語モデルで、意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力を向上させるために複数の技術を統合しています。

SigLIP 2は、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術を統合した視覚言語モデルです。

SigLIP 2はSigLIPを基にした視覚言語モデルで、統一されたトレーニング手法により意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力を向上させています。

SigLIP 2は多言語の視覚言語エンコーダで、意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力が向上しています。

SigLIP 2はSigLIPを基に改良されたバージョンで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術が統合されています。

OpenCLIPフレームワークでトレーニングされた日本語CLIPモデルで、14.5億の日本語画像テキストペアデータセットでトレーニングされ、ゼロショット画像分類と画像テキスト検索タスクをサポートします

日本語CLIPモデル、OpenCLIPフレームワークで訓練され、ゼロショット画像分類タスクをサポート

SigLIPはCLIPを改良したマルチモーダルモデルで、より優れたSigmoid損失関数を採用し、WebLiデータセットで事前学習されており、ゼロショット画像分類や画像-テキスト検索などのタスクに適しています。

TiC-CLIPはOpenCLIPを改良した視覚言語モデルで、時間的持続学習に焦点を当て、2014年から2022年までの訓練データをカバーしています

LY Corporationによって開発された日本語CLIPモデルで、約10億個のウェブから収集された画像 - テキストペアを基に訓練され、様々なビジュアルタスクに適しています。

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚言語モデルで、改良されたシグモイド損失関数を採用し、画像-テキストマッチングタスクを最適化しています。

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習されたマルチモーダルモデルで、改良されたSigmoid損失関数を採用しており、ゼロショット画像分類や画像テキスト検索タスクに適しています。

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚言語モデルで、改良されたシグモイド損失関数により性能を向上

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚-言語モデルで、改良されたシグモイド損失関数を採用し、画像分類と画像テキスト検索タスクで優れた性能を発揮します。

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習されたマルチモーダルモデルで、改良されたシグモイド損失関数を採用しており、ゼロショット画像分類や画像テキスト検索タスクに適しています。

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚言語モデルで、改良されたSigmoid損失関数を採用し、画像分類や画像テキスト検索タスクで優れた性能を発揮します。

日本語版CLIPモデルで、日本語テキストと画像を同じ埋め込み空間にマッピングでき、ゼロショット画像分類、テキスト-画像検索などのタスクに適しています。

画像 - テキスト検索タスク用に微調整されたビジュアル - 言語生成モデルで、google/flan-t5-xlをベースに改良されています。

google/flan-t5-xxlをベースに微調整されたビジュアル言語生成モデルで、画像テキスト検索タスク向けに設計されています。

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚言語モデルで、改良されたSigmoid損失関数を採用し、画像-テキストマッチングタスクを最適化

LAION-2Bデータセットで訓練されたCLIP ConvNeXt-XXLargeモデルで、OpenCLIPフレームワークを使用し、ゼロショット画像分類タスクに焦点を当てています。

ALIGNは視覚-言語デュアルエンコーダーモデルで、コントラスト学習により画像とテキスト表現のアラインメントを実現し、大規模ノイズデータを活用して先進的なクロスモーダル表現効果を達成します。