AI
CLIP과 BLIP를 활용한 이미지-텍스트 유사도 계산
두줄요약
CLIP과 BLIP의 구조와 용도를 비교하며 이미지-텍스트 유사도 계산 예시를 정리했습니다. CLIP은 직접 매칭에, BLIP은 캡션 생성 후 의미 비교에 적합했습니다.
핵심 내용
- CLIP과 BLIP를 이미지-텍스트를 연결하는 멀티모달 AI 모델로 비교
- CLIP은 텍스트와 이미지를 같은 벡터 공간에 매핑해 대조 학습 기반 유사도 계산에 적합
- BLIP은 이미지 캡셔닝과 질문 응답처럼 생성 작업까지 포함한 활용에 적합
- 예시 코드로 CLIP의 직접 유사도 계산과 BLIP의 캡션 생성 후 텍스트 비교 흐름 정리
구조와 흐름
- CLIP: 이미지와 후보 텍스트를 입력해 임베딩과 코사인 유사도 계산
- BLIP: 이미지로 캡션 생성 후 문장 임베딩 기반으로 후보 텍스트와 비교
- 두 모델 모두 이미지 검색, 정렬, 멀티모달 활용에 적용 가능
선택 이유
- CLIP은 빠르고 효율적인 매칭·검색 작업에 적합
- BLIP은 의미 생성이 필요한 비전-언어 작업에 적합
- 같은 이미지에 대해 유사한 결과를 얻었지만, 접근 방식은 서로 다름