使用FAISS和CLIP构建图像相似性搜索引擎

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主要工作： 阐述如何利用文本或图像查询来检索您的图像数据库，借助CLIP模型的嵌入技术与FAISS索引系统。 介绍 您是否曾面临在庞大的图像数据库中寻找特定图片的难题？本教程将指导您构建一个图像相似性搜索引擎，使您能够通过文本描述或提供参考图片来快速定位所需图像。为方便操作，本教程的完整代码已在文章末尾以Colab笔记本形式提供。 流程概述 图像的语义信息可以通过一个数值向量——嵌入向量——来表示。通过比较这些嵌入向量而非原始图像，可以高效地进行相似性搜索。我们将为数据库中的每张图像生成一个嵌入向量，并存储于索引中。当用户提交文本查询或参考图像时，系统将生成相应的嵌入向量，并与索引中的向量进行匹配，以找出最相似的图像。具体步骤如下： 嵌入： 使用CLIP模型提取图像的嵌入。 索引： 将嵌入存储 ………………………………