用对比学习把图像和文本映射到同一嵌入空间,实现零样本图像分类和图文匹配,是跨模态检索与多模态模型的经典底座。
一套开箱即用的 2D/3D 人脸分析算法库,集成 ArcFace、RetinaFace 等模型,覆盖人脸检测、对齐、识别和年龄估计,支持 PyTorch、MXNet 等多后端。
中文版 CLIP 预训练模型,支持中文图文跨模态检索和表征生成,可直接用于图文匹配、零样本分类等任务。
中文语言理解测评基准,提供数据集、基线模型、预训练模型和排行榜,用于统一评估中文 NLU 模型能力。
DF-GAN 是 CVPR2022 提出的文本到图像生成基线,用简洁的 GAN 结构从文字描述合成图像,效果稳定且易于复现。