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 開發的一款先進的多語言視覺-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。通過創新的訓練方法和架構，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中展現出了卓越的性能。

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。該模型通過改進的訓練策略和架構，顯著提升了在多語言理解、零樣本分類和圖像-文本檢索等任務中的表現。SigLIP 2 能處理多種語言的文本輸入，并與圖像進行精準的匹配。它引入了自監督學習技術，包括掩碼預測和自蒸餾，進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進行微調即可在新類別上進行分類。
• 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。
• 高效訓練與優化：采用 Sigmoid 損失函數，克服了傳統對比學習方法（如 CLIP 的 InfoNCE 損失）在存儲和計算方面的瓶頸，顯著提升了訓練效率。

SigLIP 2的技術原理

• Sigmoid 損失函數：SigLIP 2 采用 Sigmoid 損失函數替代傳統的對比損失函數，通過更均衡地學習全局與局部特征，避免了對比學習中常見的計算瓶頸。
• 自監督學習與解碼器預訓練：結合圖像描述預訓練與自監督學習方法（如自蒸餾與掩碼預測），模型能夠更好地理解圖像區域及其對應的文本，提高對細節的捕捉能力。
• 動態分辨率支持：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，適應對分辨率敏感的任務，如文檔理解和 OCR。
• 多語言支持與去偏技術：在訓練過程中使用多語言數據集，并通過去偏技術來減少性別和文化偏見，確保模型在多語言任務中的公平性和準確性。
• 全局與局部特征的結合：通過 Global-Local Loss 和 Masked Prediction Loss，SigLIP 2 可以同時關注全局語義和局部細節，在密集預測任務中表現更優。
• 向后兼容性：基于 Vision Transformer 架構，SigLIP 2 保持與早期版本的兼容性，用戶可以無縫替換模型權重，無需重構整個系統。

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技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.14786

SigLIP 2的應用場景

• 多語言圖像分類：SigLIP 2 支持多種語言的零樣本分類任務，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）：結合語言模型，SigLIP 2 可以處理視覺問答任務，為用戶提供基于圖像內容的自然語言回答。
• 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 和文檔內容理解。
• 開放詞匯分割與檢測：在語義分割和目標檢測任務中，SigLIP 2 能夠處理未見過的類別，適用于動態環境下的視覺任務。