SigLIP 2

SigLIP 2 – 谷歌 DeepMind 推出的多语言视觉语言编码器模型

SigLIP 2 是由 Google DeepMind 开发的一款先进的多语言视觉-语言模型，作为其前身 SigLIP 的升级版本，显著提升了图像与文本之间的对齐能力。通过创新的训练方法和架构，SigLIP 2 在多语言理解、零样本分类以及图像-文本检索等多项任务中展现出了卓越的性能。

SigLIP 2是什么

SigLIP 2 是 Google DeepMind 推出的前沿多语言视觉-语言模型，旨在增强图像与文本之间的精确匹配能力。该模型通过改进的训练策略和架构，显著提升了在多语言理解、零样本分类和图像-文本检索等任务中的表现。SigLIP 2 能处理多种语言的文本输入，并与图像进行精准的匹配。它引入了自监督学习技术，包括掩码预测和自蒸馏，进一步增强了模型的特征提取能力。此外，SigLIP 2 提供了两种变体：FixRes（固定分辨率）和 NaFlex（支持多种分辨率和宽高比），使其能够适应不同分辨率的图像输入。

SigLIP 2的主要功能

• 多语言支持：SigLIP 2 能够处理多种语言，提供出色的多语言视觉-语言编码能力，适用于不同的语言和文化背景。
• 零样本分类：该模型无需针对特定任务进行微调即可在新类别上进行分类。
• 图像-文本检索：支持图像与文本的双向检索，能够迅速找到与输入内容最匹配的项。
• 增强大型语言模型的视觉能力：SigLIP 2 可以作为视觉模块，为其他语言模型提供高效的图像理解能力。
• 高效训练与优化：采用 Sigmoid 损失函数，克服了传统对比学习方法（如 CLIP 的 InfoNCE 损失）在存储和计算方面的瓶颈，显著提升了训练效率。

SigLIP 2的技术原理

• Sigmoid 损失函数：SigLIP 2 采用 Sigmoid 损失函数替代传统的对比损失函数，通过更均衡地学习全局与局部特征，避免了对比学习中常见的计算瓶颈。
• 自监督学习与解码器预训练：结合图像描述预训练与自监督学习方法（如自蒸馏与掩码预测），模型能够更好地理解图像区域及其对应的文本，提高对细节的捕捉能力。
• 动态分辨率支持：NaFlex 变体支持多种分辨率和宽高比，能够保留图像的空间信息，适应对分辨率敏感的任务，如文档理解和 OCR。
• 多语言支持与去偏技术：在训练过程中使用多语言数据集，并通过去偏技术来减少性别和文化偏见，确保模型在多语言任务中的公平性和准确性。
• 全局与局部特征的结合：通过 Global-Local Loss 和 Masked Prediction Loss，SigLIP 2 可以同时关注全局语义和局部细节，在密集预测任务中表现更优。
• 向后兼容性：基于 Vision Transformer 架构，SigLIP 2 保持与早期版本的兼容性，用户可以无缝替换模型权重，无需重构整个系统。

SigLIP 2的项目地址

• Github仓库：https://github.com/google-research/siglip2.md
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/google/siglip2
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.14786

SigLIP 2的应用场景

• 多语言图像分类：SigLIP 2 支持多种语言的零样本分类任务，能够跨语言识别和分类图像。用户只需上传一张图片，模型就能判断该图片属于“动物”类别。
• 视觉问答（VQA）：结合语言模型，SigLIP 2 可以处理视觉问答任务，为用户提供基于图像内容的自然语言回答。
• 文档理解：其多分辨率和保留宽高比的特性使得 SigLIP 2 适合处理文档图像，如 OCR 和文档内容理解。
• 开放词汇分割与检测：在语义分割和目标检测任务中，SigLIP 2 能够处理未见过的类别，适用于动态环境下的视觉任务。