SigLIP 2

SigLIP 2 – 谷歌 DeepMind 推出的多語言視覺語言編碼器模型

SigLIP 2 是由 Google DeepMind 開發(fā)的一款先進(jìn)的多語言視覺-語言模型，作為其前身 SigLIP 的升級版本，顯著提升了圖像與文本之間的對齊能力。通過創(chuàng)新的訓(xùn)練方法和架構(gòu)，SigLIP 2 在多語言理解、零樣本分類以及圖像-文本檢索等多項任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的性能。

SigLIP 2是什么

SigLIP 2 是 Google DeepMind 推出的前沿多語言視覺-語言模型，旨在增強圖像與文本之間的精確匹配能力。該模型通過改進(jìn)的訓(xùn)練策略和架構(gòu)，顯著提升了在多語言理解、零樣本分類和圖像-文本檢索等任務(wù)中的表現(xiàn)。SigLIP 2 能處理多種語言的文本輸入，并與圖像進(jìn)行精準(zhǔn)的匹配。它引入了自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，包括掩碼預(yù)測和自蒸餾，進(jìn)一步增強了模型的特征提取能力。此外，SigLIP 2 提供了兩種變體：FixRes（固定分辨率）和 NaFlex（支持多種分辨率和寬高比），使其能夠適應(yīng)不同分辨率的圖像輸入。

SigLIP 2的主要功能

• 多語言支持：SigLIP 2 能夠處理多種語言，提供出色的多語言視覺-語言編碼能力，適用于不同的語言和文化背景。
• 零樣本分類：該模型無需針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)即可在新類別上進(jìn)行分類。
• 圖像-文本檢索：支持圖像與文本的雙向檢索，能夠迅速找到與輸入內(nèi)容最匹配的項。
• 增強大型語言模型的視覺能力：SigLIP 2 可以作為視覺模塊，為其他語言模型提供高效的圖像理解能力。
• 高效訓(xùn)練與優(yōu)化：采用 Sigmoid 損失函數(shù)，克服了傳統(tǒng)對比學(xué)習(xí)方法（如 CLIP 的 InfoNCE 損失）在存儲和計算方面的瓶頸，顯著提升了訓(xùn)練效率。

SigLIP 2的技術(shù)原理

• Sigmoid 損失函數(shù)：SigLIP 2 采用 Sigmoid 損失函數(shù)替代傳統(tǒng)的對比損失函數(shù)，通過更均衡地學(xué)習(xí)全局與局部特征，避免了對比學(xué)習(xí)中常見的計算瓶頸。
• 自監(jiān)督學(xué)習(xí)與解碼器預(yù)訓(xùn)練：結(jié)合圖像描述預(yù)訓(xùn)練與自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（如自蒸餾與掩碼預(yù)測），模型能夠更好地理解圖像區(qū)域及其對應(yīng)的文本，提高對細(xì)節(jié)的捕捉能力。
• 動態(tài)分辨率支持：NaFlex 變體支持多種分辨率和寬高比，能夠保留圖像的空間信息，適應(yīng)對分辨率敏感的任務(wù)，如文檔理解和 OCR。
• 多語言支持與去偏技術(shù)：在訓(xùn)練過程中使用多語言數(shù)據(jù)集，并通過去偏技術(shù)來減少性別和文化偏見，確保模型在多語言任務(wù)中的公平性和準(zhǔn)確性。
• 全局與局部特征的結(jié)合：通過 Global-Local Loss 和 Masked Prediction Loss，SigLIP 2 可以同時關(guān)注全局語義和局部細(xì)節(jié)，在密集預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)更優(yōu)。
• 向后兼容性：基于 Vision Transformer 架構(gòu)，SigLIP 2 保持與早期版本的兼容性，用戶可以無縫替換模型權(quán)重，無需重構(gòu)整個系統(tǒng)。

SigLIP 2的項目地址

• Github倉庫：https://github.com/google-research/siglip2.md
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/collections/google/siglip2
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2502.14786

SigLIP 2的應(yīng)用場景

• 多語言圖像分類：SigLIP 2 支持多種語言的零樣本分類任務(wù)，能夠跨語言識別和分類圖像。用戶只需上傳一張圖片，模型就能判斷該圖片屬于“動物”類別。
• 視覺問答（VQA）：結(jié)合語言模型，SigLIP 2 可以處理視覺問答任務(wù)，為用戶提供基于圖像內(nèi)容的自然語言回答。
• 文檔理解：其多分辨率和保留寬高比的特性使得 SigLIP 2 適合處理文檔圖像，如 OCR 和文檔內(nèi)容理解。
• 開放詞匯分割與檢測：在語義分割和目標(biāo)檢測任務(wù)中，SigLIP 2 能夠處理未見過的類別，適用于動態(tài)環(huán)境下的視覺任務(wù)。