主要观点总结
本教程介绍了如何使用CLIP模型和FAISS索引系统构建图像相似性搜索引擎，通过文本查询或参考图像检索相似的图像。流程包括嵌入、索引和检索三个步骤。
关键观点总结
关键观点1: 教程目标
介绍如何构建一个图像相似性搜索引擎，通过文本或图像查询快速定位所需图像。
关键观点2: 流程概述
图像的语义信息可以通过嵌入向量来表示，通过比较这些嵌入向量而非原始图像进行相似性搜索。流程包括嵌入、索引和检索三个步骤。
关键观点3: 使用的技术和工具
使用CLIP模型提取图像嵌入，FAISS索引存储嵌入向量，并支持高效相似性搜索。
关键观点4: 代码实现
包括数据集探索、生成CLIP嵌入、创建FAISS索引、通过文本查询或参考图像检索图像等步骤的具体实现。
关键观点5: 示例和结果
提供了使用文本查询和参考图像进行检索的示例，并展示了结果。
文章预览
点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 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：
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