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在原始的接受RGB三通道输入的CLIP模型的上额外增加了一个alpha通道。在千万量级的RGBA-region的图像文本对上进行训练后，Alpha-CLIP可以在保证CLIP原始感知能力的前提下，关注到任意指定区域。

GitHub - SunzeY/AlphaCLIP: [CVPR 2024] Alpha-CLIP: A CLIP Model Focusing on Wherever You Want

CLIP作为目前最流行的视觉基座模型被广泛使用。它的应用场景包括但不限于：

1.与LLM大语言模型结合成为视觉多模态大模型。

2.作为图像生成(Stable Diffusion)、点云生成(Point-E)的condition model, 实现image-to-3D。

3.用于指导NeRF的优化方向从而实现text-to-3D。

4.本身用于开放类别的识别和检测。

然而CLIP必须以整张图片作为输入并进行特征提取，无法关注到指定的任意区域。然而，自然的2D图片中往往包含不同的物体，part和thing。如果能由用户或检测模型指定需要关注的区域，在图像编码的过程就确定需要关注的对象，将会提升CLIP模型的可控制性和区域检测能力。

为了获取以区域为中心的 CLIP 特征，传统的方法如下图所示：

①：将感兴趣的区域裁剪到不同的patch

②：或将Mask应用于图像、特征和注意力掩码的不相关部分来排除不相关的区域。

这两种方法会破坏（裁剪）并省略（在掩蔽中）上下文信息，然而上下文信息对于精确的图像理解和推理至关重要。

③：在馈送到 CLIP 的图像上用圆圈或掩码轮廓突出感兴趣的区域。

尽管用户友好的，但它改变了图像的原始内容，这将导致不良识别和生成结果。

为了在不损害原始图像的情况下实现区域焦点，我们提出了Alpha-CLIP，它通过额外的alpha通道输入合并感兴趣的区域来改进CLIP[43]。除了 RGB 通道，引入的 alpha 通道使 Alpha-CLIP 能够专注于指定区域，同时保持对上下文信息的认识。在用CLIP[43]模型初始化时，Alpha-CLIP的训练仍然需要大量的区域-文本配对集合数据。通过利用分段任意模型(SAM)和多模态大型模型进行图像字幕，如BLIP-2[28]，我们开发了一个有效的管道来生成数百万个易于转换为RGBA-文本数据的区域-文本对。在使用区域-文本对和图像-文本对的混合进行训练后，Alpha-CLIP可以专注于特定区域，同时保持CLIP的视觉识别精度。