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这种结构，有点像是利用生成对抗文本，以合成图像的GAN。不过，相比于利用GAN扩大图像分辨率、匹配图像-文本特征等方法，CLIP则选择了直接对输出进行排名。

据研究人员表示，CLIP网络的最大意义在于，它缓解了深度学习在视觉任务中，最大的两个问题。

首先，它降低了深度学习需要的数据标注量。相比于手动在ImageNet上，用文字描述1400万张图像，CLIP直接从网上已有的“文字描述图像”数据中进行学习。

此外，CLIP还能“身兼多职”，在各种数据集上的表现都很好（包括没见过的数据集）。但此前的大部分视觉神经网络，只能在训练的数据集上有不错的表现。

例如，CLIP与ResNet101相比，在各项数据集上都有不错的检测精度，然而ResNet101在除了ImageNet以外的检测精度上，表现都不太好。

具体来说，CLIP用到了零样本学习（zero-shot learning）、自然语言理解和多模态学习等技术，来完成图像的理解。

例如，描述一只斑马，可以用“马的轮廓+虎的皮毛+熊猫的黑白”。这样，网络就能从没见过的数据中，找出“斑马”的图像。

最后，CLIP将文本和图像理解结合起来，预测哪些图像，与数据集中的哪些文本能完成最好的配对。

此次生成的Demo图像，正是从512个样本中，用CLIP选出的前32个样本。研究人员强调，整个过程他们全程没有参与。

有哪些初步效果？

此次上线的Demo，大致分成这几类效果。

控制变量，修改物体的属性（数量、颜色）。

甚至，还可以加上个年代属性。输入文字：电话。

那这个电话放在未来呢？竟然会是这个亚子。