[카테고리:] 허깅페이스 활용

딥러닝은 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP), 이미지 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 그중에서도 CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining) 모델은 이미지와 텍스트를 연결하는 혁신적인 접근법입니다. 이번 글에서는 허깅페이스(Hugging Face) 트렌스포머 라이브러리를 이용하여 CLIP 모델을 활용하고, 이미지 캡션 예측 결과를 도출해보겠습니다.

1. CLIP 모델 소개

CLIP 모델은 OpenAI에서 개발한 모델로, 텍스트와 이미지를 동시에 학습하여 서로의 관계를 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 이 모델은 텍스트와 이미지를 고차원 임베딩 공간에 매핑하여, 주어진 텍스트에 가장 적합한 이미지를 선택하거나, 주어진 이미지에 가장 적합한 텍스트를 선택하는 작업을 수행할 수 있습니다.

1.1 CLIP의 작동 원리

CLIP 모델의 핵심은 대조 학습입니다. 텍스트와 이미지 쌍을 기반으로 한 대규모 데이터셋을 사용하여, 모델은 이미지와 텍스트 간의 유사성을 학습합니다. CLIP은 이미지 인코더와 텍스트 인코더라는 두 가지 주 인코더를 사용하며, 둘 다 서로 다른 방식으로 입력을 처리합니다:

• 이미지 인코더: CNN(Convolutional Neural Network) 또는 비전 트랜스포머를 통해 이미지를 벡터로 변환합니다.
• 텍스트 인코더: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 비슷한 아키텍처를 사용하여 텍스트를 벡터로 변환합니다.

2. CLIP 모델 설치

우리는 허깅페이스의 트렌스포머 라이브러리를 사용하여 CLIP 모델에 접근할 수 있습니다. 이 모델을 사용하기 위해 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래는 필요한 라이브러리 설치 명령어입니다.

!pip install transformers torch torchvision

3. 코드 예제

이제 CLIP 모델을 사용하여 이미지 캡션을 예측하는 Python 코드를 작성해보겠습니다. 아래의 코드에서는 이미지 파일을 입력으로 받고, 해당 이미지에 대한 캡션 후보 문장들을 바탕으로 가장 적합한 캡션을 선택합니다.

3.1 필요한 라이브러리 가져오기

import torch
from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

3.2 모델 및 프로세서 초기화

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

3.3 이미지와 텍스트 처리하기

우리는 이미지를 로드하고, 여러 후보 캡션 문장을 준비한 뒤, 이를 모델에 입력하여 캡션 예측을 수행합니다.

# 이미지 로드
image = Image.open("your_image.jpg")

# 캡션 후보 리스트
candidate_captions = [
    "하늘을 나는 새",
    "산 위에 자리한 집",
    "햇빛 비치는 바다",
    "눈 내리는 거리"
]

# 텍스트와 이미지를 모델에 입력하기 위한 프로세싱
inputs = processor(text=candidate_captions, images=image, return_tensors="pt", padding=True)

3.4 다중 캡션 모델 예측

모델에 입력한 후, 유사도를 계산하고 가장 높은 점수를 가진 캡션을 선택합니다.

4. 코드 설명

위의 코드에서 우리가 수행하는 과정은 다음과 같습니다:

• 이미지 파일을 로드하고, 후보 캡션 리스트를 준비합니다.
• 이미지와 텍스트 데이터를 입력으로 사용하여 프로세서에 의해 사전처리됩니다.
• 모델에 입력하고, 캡션 후보마다의 유사도를 계산합니다.
• 계산된 유사도 점수에서 가장 높은 값을 가진 캡션을 선택하여 출력합니다.

5. CLIP의 장점과 응용

CLIP 모델은 다양한 응용 프로그램에서 사용될 수 있습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다:

• 이미지 검색: 사용자가 입력한 텍스트에 가장 적합한 이미지를 검색할 수 있습니다.
• 비디오 콘텐츠 분석: 비디오 클립의 내용에 대한 자동 캡션 생성 및 요약이 가능합니다.
• 시각적 질문 응답: 이미지에 대한 질문에 최적의 답변을 제공하는 시스템 개발에 활용됩니다.

6. 시사점과 결론

CLIP 모델은 텍스트와 이미지를 결합하여 더 나은 이해를 제공하며, 이러한 접근방식은 다양한 실제 문제를 해결하는 데에 큰 도움이 됩니다. 앞으로도 CLIP 및 유사한 모델들은 시각적 인식과 언어 이해의 융합을 통해 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.

7. 참고 자료

모델에 대한 추가 정보와 예제는 [Hugging Face CLIP Documentation](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip)에서 확인할 수 있습니다. 이 문서를 통해 다양한 사용 사례와 모델을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

이 글에서는 허깅페이스의 트렌스포머 라이브러리를 활용하여 CLIP 모델을 사용하고, 이미지 캡션 예측을 실제로 수행해 보았습니다. 딥러닝과 인공지능의 세계는 항상 변하고 성장하고 있으며, 계속해서 새로운 기술들이 발전함에 따라 우리의 접근 방식도 더욱 창의적이 될 것입니다.

딥러닝과 자연어 처리, 컴퓨터 비전 분야가 발전함에 따라 다양한 모델들이 등장하였습니다. 그 중에서도 OpenAI의 CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 활용할 수 있는 강력한 모델입니다. 이 강좌에서는 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 CLIP 모델을 활용하고, 그로부터 로짓(logits)을 추출하는 과정을 자세히 설명하겠습니다.

1. CLIP 모델 개요

CLIP은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 사전 훈련된 모델입니다. 이 모델은 주어진 텍스트 설명에 가장 잘 맞는 이미지를 찾거나, 주어진 이미지에 대해 가장 적합한 텍스트 설명을 생성할 수 있습니다. CLIP 모델은 주로 두 가지 입력을 사용합니다: 이미지와 텍스트.

1.1 CLIP의 구조

CLIP은 이미지 인코더와 텍스트 인코더로 구성됩니다. 이미지 인코더는 CNN(Convolutional Neural Network) 또는 Vision Transformer를 사용하여 이미지를 피처 벡터로 변환합니다. 반면 텍스트 인코더는 Transformer 아키텍처를 사용하여 텍스트를 피처 벡터로 변환합니다. 이 두 인코더의 출력은 같은 벡터 공간에 위치하도록 교육되어, 두 도메인 간의 유사도 측정이 가능하도록 합니다.

2. 환경 설정

CLIP 모델을 사용하기 위해서는 먼저 Hugging Face Transformers와 필요한 라이브러리들을 설치해야 합니다. 다음과 같은 패키지들이 필요합니다:

• transformers
• torch
• PIL (Python Imaging Library)

다음과 같이 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다:

pip install torch torchvision transformers pillow

3. CLIP 모델 로드 및 이미지/텍스트 전처리

이제 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하여 CLIP 모델을 로드하고, 이미지와 텍스트를 전처리하는 방법을 살펴보겠습니다.

import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
from PIL import Image

# CLIP 모델과 프로세서 로드하기
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

# 이미지를 로드하고 전처리하기
image = Image.open("path/to/your/image.jpg")

# 텍스트를 준비하기
texts = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a bird"]

# 텍스트와 이미지를 CLIP 프로세서로 전처리하기
inputs = processor(text=texts, images=image, return_tensors="pt", padding=True)

3.1 텍스트와 이미지 전처리 설명

위 코드에서는 이미지를 로드하고, 주어진 텍스트 리스트에 대해 CLIP 프로세서로 전처리를 진행합니다. 이 단계에서 텍스트와 이미지가 CLIP 모델에 맞는 형식으로 변환됩니다.

4. CLIP 모델 추론 및 로짓 추출

모델을 준비한 후, 우리는 이미지를 모델에 입력하고 로짓(logits)을 추출하는 과정을 수행합니다.

# 모델을 추론 모드로 전환하기
model.eval()

# 모델에 입력하여 출력 로짓을 얻기
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 로짓 추출하기
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # Image to Text Logits
logits_per_text = outputs.logits_per_text      # Text to Image Logits

4.1 로짓 설명

위 코드에서 로짓은 이미지와 텍스트 간의 유사도를 나타내는 점수입니다. 로짓 값이 높을수록 해당 이미지와 텍스트가 잘 일치한다고 볼 수 있습니다. logits_per_image는 이미지가 각 텍스트와 얼마나 잘 매치되는지를 나타내고, logits_per_text는 텍스트가 각 이미지와 얼마나 잘 매치되는지를 나타냅니다.

5. 결과 해석

이제 추출한 로짓을 해석해보겠습니다. 로짓 값은 소프트맥스 함수를 통과시켜 각 쌍의 확률로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 각 텍스트에 대한 이미지의 매칭 확률을 시각화 할 수 있습니다.

import torch.nn.functional as F

# 소프트맥스를 이용한 확률 계산
probs = F.softmax(logits_per_image, dim=1)

# 각 텍스트에 대한 이미지의 확률 출력하기
for i, text in enumerate(texts):
    print(f"'{text}': {probs[0][i].item():.4f}") # 확률 출력

5.1 확률 해석

확률 값은 각 텍스트 설명이 제공된 이미지와 얼마나 유사한지에 대한 척도를 제공합니다. 확률이 1에 가까울수록 해당 텍스트가 이미지와 잘 어울린다고 할 수 있습니다. 이를 통해 CLIP 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

6. CLIP의 활용 예시

CLIP을 이용해 여러 다양한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 예를 들어:

• 이미지 태깅: 이미지에 대한 적절한 태그를 생성.
• 이미지 검색: 텍스트 쿼리를 기반으로한 이미지 검색.
• 콘텐츠 기반 추천 시스템: 사용자 선호도에 맞춘 이미지 추천.

7. 결론

이 강좌에서는 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 CLIP 모델을 로드하고, 이미지와 텍스트를 처리 후 로짓을 추출하는 과정을 배웠습니다. CLIP 모델은 다양한 이미지와 텍스트 데이터 쌍 기반의 문제를 해결하는 데 매우 유용한 도구입니다. 앞으로도 CLIP 모델을 활용한 다양한 더 나아간 예제를 시도해보시길 바랍니다!

8. 참고자료

• Hugging Face CLIP Documentation
• OpenAI CLIP Paper
• OpenAI CLIP GitHub Repository

끝!

최근 인공지능 분야에서 CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) 모델이 주목받고 있습니다. CLIP 모델은 자연어와 이미지 간의 관계를 학습하여 다양한 응용 프로그램에서 활용될 수 있도록 합니다. 본 강좌에서는 CLIP 모델을 사용하여 이미지와 텍스트 간의 유사도를 추론하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

CLIP 모델이란?

CLIP 모델은 OpenAI에서 개발한 모델로, 대량의 웹에서 수집된 텍스트-이미지 쌍 데이터를 통해 학습되었습니다. 이 모델은 이미지와 텍스트를 각각의 임베딩 공간으로 매핑하고, 이 두 임베딩 간의 거리(유사도)를 계산하여 특정 이미지를 설명하는 텍스트를 찾거나, 반대로 이미지를 기반으로 가장 관련이 깊은 텍스트를 찾는 데 사용됩니다.

CLIP의 작동 원리

CLIP는 다음과 같은 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

1. 이미지 인코더: 주어진 이미지를 입력받아 이미지를 표현하는 벡터로 변환합니다.
2. 텍스트 인코더: 입력된 텍스트를 받아들이며, 텍스트를 표현하는 벡터를 생성합니다.

이 두 인코더는 각기 다른 방식으로 작동하지만, 최종적으로 동일한 차원의 벡터 공간에 매핑됩니다. 그 후, 두 벡터 간의 코사인 유사성을 통해 이미지와 텍스트의 관련성을 평가합니다.

CLIP 모델 활용 예제

이제 CLIP 모델을 사용해보겠습니다. 아래는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 활용하여 CLIP 모델을 다운로드하고 사용하는 방법에 대한 예제 코드입니다.

import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
import PIL

# CLIP 모델과 프로세서 로드
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

# 이미지와 텍스트 정의
image_path = 'path_to_your_image.jpg'  # 처리할 이미지의 경로
text = "A description of the image"  # 이미지에 대한 설명

# 이미지 열기
image = PIL.Image.open(image_path)

# 데이터 전처리
inputs = processor(text=[text], images=image, return_tensors="pt", padding=True)

# 모델 추론
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 로짓과 유사도 계산
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # 이미지를 설명하는 텍스트의 로짓
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)      # Softmax를 통해 확률로 변환

print(f"The probability that the image matches the text '{text}' is: {probs[0][0].item()}")

코드 설명

• torch: PyTorch 라이브러리로, 딥러닝 모델을 구축하는 데 사용됩니다.
• CLIPProcessor: CLIP 모델의 입력을 처리하기 위해 필요한 전처리 도구입니다.
• CLIPModel: 실제 CLIP 모델을 로드하여 사용합니다.
• 이미지 파일 경로와 텍스트 설명은 사용자가 적절히 수정해야 합니다.
• 서로 다른 이미지와 텍스트 쌍을 반복하여 테스트할 수 있습니다.

결과 해석

위의 코드를 실행하면, 주어진 이미지와 텍스트 간의 유사도를 나타내는 확률 값이 출력됩니다. 이 값이 높을수록 이미지와 설명이 더 잘 맞는다는 것을 의미합니다.

다양한 응용 프로그램

CLIP 모델은 여러 분야에서 응용될 수 있습니다. 몇 가지 예시를 들어보겠습니다:

• 이미지 검색: 키워드를 입력하면 해당 키워드와 관련된 이미지를 검색할 수 있습니다.
• 컨텐츠 필터링: 이미지의 내용을 기반으로 부적절한 내용을 필터링할 수 있습니다.
• 소셜 미디어: 해시태그나 설명을 통해 사용자가 업로드한 이미지를 효과적으로 분류할 수 있습니다.

결론

CLIP 모델은 이미지와 텍스트 간의 상호작용을 이해하는 데 강력한 도구입니다. Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하여 이 모델을 쉽게 활용할 수 있습니다. 향후 더 많은 데이터와 더 발전된 알고리즘이 결합되면 CLIP의 성능은 더욱 향상될 것입니다.

이번 강좌를 통해 CLIP 모델의 기본 개념과 실제 활용 예제를 이해하셨길 바랍니다. 추가적인 질문이나 피드백이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요!

딥러닝의 최신 트렌드 중 하나는 다양한 멀티모달(multi-modal) 모델의 출현입니다. 특히 OpenAI의 CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining) 모델은 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 다양한 일을 수행할 수 있는 매우 강력한 방법론입니다. 이번 글에서는 허깅페이스(Hugging Face) 라이브러리를 통해 CLIP 모델을 활용하는 방법과 그 전처리 과정을 알아보겠습니다.

1. CLIP 모델 소개

CLIP 모델은 이미지와 텍스트 쌍을 동시에 학습하여, 이미지가 어떤 내용인지를 이해하고, 주어진 텍스트 설명과 그 이미지 간의 유사성을 측정할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터셋을 선택할 필요 없이 비지도 학습을 통해 다양한 작업에 유연하게 적용될 수 있습니다.

2. CLIP 전처리 과정

CLIP 모델을 사용하기 위해서는 입력 이미지와 텍스트에 대한 적절한 전처리가 필요합니다. 전처리 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

1. 이미지 로드 및 크기 조정
2. 이미지의 정규화
3. 텍스트 토큰화

2.1 이미지 로드 및 크기 조정

모델에 입력할 이미지는 일정한 크기로 조정해야 합니다. 일반적으로 CLIP 모델은 224×224 크기의 이미지를 요구합니다. 이를 위해 파이썬의 PIL 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

2.2 이미지 정규화

모델의 성능을 높이기 위해서는 이미지의 픽셀 값을 정규화해야 합니다. CLIP 모델은 일반적으로 mean=[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]와 std=[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]를 사용하여 정규화합니다.

2.3 텍스트 토큰화

텍스트는 미리 정의된 토크나이저를 사용하여 인코딩되어야 합니다. CLIP은 BPE(Byte Pair Encoding) 모델을 사용하므로, 이를 통해 텍스트를 정수 인덱스로 변환합니다.

3. 코드 예제

이제 위의 전처리 과정을 파이썬 코드로 구현해 보겠습니다. 이 예제에서는 허깅페이스의 transformers 라이브러리와 PIL 라이브러리를 사용합니다. 먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install transformers torch torchvision pillow

3.1 이미지 전처리 코드

from PIL import Image
import requests
from transformers import CLIPProcessor

# CLIPProcessor 불러오기
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

# 이미지 URL
image_url = "https://example.com/image.jpg"  # 적절한 이미지 URL로 변경하세요.
image = Image.open(requests.get(image_url, stream=True).raw)

# 이미지를 전처리
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt", padding=True)
print(inputs)
    

3.2 텍스트 전처리 코드

# 텍스트 입력
text = "A label describing the image"
text_inputs = processor(text=[text], return_tensors="pt", padding=True)
print(text_inputs)
    

4. 모델 예측

전처리가 완료된 이미지와 텍스트를 모델에 입력하여 예측을 수행할 수 있습니다. 허깅페이스의 CLIPModel을 사용하면 다음과 같이 예측을 진행할 수 있습니다.

from transformers import CLIPModel

# CLIP 모델 불러오기
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

# 이미지와 텍스트의 특징 추출
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs, **text_inputs)

# 이미지와 텍스트 간의 유사도 계산
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # (batch_size, text_length)
logits_per_text = outputs.logits_per_text      # (batch_size, image_length)
print(logits_per_image)
print(logits_per_text)
    

5. 결론

이번 포스트에서는 허깅페이스의 트랜스포머를 활용하여 CLIP 모델의 전처리 과정을 알아보았습니다. 이미지 및 텍스트의 전처리는 모델의 성능을 극대화하는 데 매우 중요한 단계입니다. 이제 여러분은 CLIP 모델을 활용하여 이미지 및 텍스트 간의 관계를 보다 잘 이해할 수 있기를 바랍니다.

6. 참고자료

• Hugging Face CLIP Documentation
• OpenAI CLIP Paper

오늘날 인공지능(AI) 분야에서 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV)은 매우 중요한 영역입니다. 특히, 허깅페이스의 트랜스포머(Transformers) 라이브러리는 최근 몇 년간 많은 관심을 받고 있으며, 사용자가 손쉽게 최신 딥러닝 모델을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 본 강좌에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 이용한 CLIP 모델 설치 및 활용에 대해 다룰 것입니다.

1. 허깅페이스 트랜스포머란?

허깅페이스 트랜스포머 라이브러리는 다양한 NLP 및 CV 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 BERT, GPT-2, T5 등 최신 모델들을 지원하며, 사용자가 이러한 모델을 손쉽게 다운로드하고 훈련할 수 있도록 합니다.

1.1 기본 개념

트랜스포머는 주의(attention) 메커니즘을 기반으로 한 모델로, 자연어 처리 작업에 매우 강력한 성능을 발휘합니다. 이 모델은 입력 시퀀스의 모든 단어에 대해 동시 처리할 수 있는 능력 덕분에, 병렬 처리가 가능하여 훈련 속도가 매우 빠릅니다.

2. CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining) 모델 소개

CLIP 모델은 OpenAI에서 개발한 모델로, 이미지를 설명하는 자연어 텍스트와 이미지를 함께 학습합니다. 이 모델은 이미지와 텍스트 간의 관계를 이해하고, 주어진 텍스트 설명에 맞는 이미지를 찾거나 주어진 이미지에 대한 설명을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

2.1 CLIP의 주요 특징

• 다양한 태스크 지원: CLIP은 이미지 분류, 이미지 검색, 텍스트 기반 이미지 필터링 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.
• 적은 데이터로도 훈련 가능: CLIP은 다양한 웹 데이터셋에서 학습하여, 상대적으로 적은 양의 데이터로도 좋은 성능을 내는 특성이 있습니다.
• 멀티모달 학습: 이미지와 텍스트 모두를 입력으로 사용할 수 있어, 효과적인 Cross-Modal(크로스 모달) 학습이 가능합니다.

3. CLIP 모델 설치하기

허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리와 CLIP 모델을 설치하는 과정은 매우 간단합니다. 아래의 단계에 따라 진행해보겠습니다.

3.1 환경 설정

먼저, Python 및 pip가 설치되어 있어야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 컬러와 클립을 설치할 수 있습니다:

pip install transformers torch torchvision

위의 명령어를 실행하면 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리와 PyTorch, TorchVision이 설치됩니다.

3.2 CLIP 모델 불러오기

CLIP 모델을 사용하기 위해 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리를 통해 모델을 불러올 수 있습니다. 아래는 이를 위한 예제 코드입니다:

import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

# CLIP 모델과 프로세서 불러오기
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

4. CLIP 모델 활용하기

모델이 설치되었으니, 이제 CLIP 모델을 실제로 활용해 보겠습니다. 아래의 예제 코드를 통해 주어진 텍스트에 맞는 이미지를 찾는 방법을 살펴보겠습니다.

4.1 텍스트와 이미지 불러오기

# 예제 이미지와 텍스트 입력
texts = ["a photo of a cat", "a photo of a dog"]
images = ["path/to/cat_image.jpg", "path/to/dog_image.jpg"]

# 이미지 전처리
inputs = processor(text=texts, images=images, return_tensors="pt", padding=True)

4.2 유사도 계산하기

CLIP은 텍스트와 이미지를 임베딩하여 유사도 점수를 계산합니다. 아래의 코드를 통해 이를 실제로 수행해 볼 수 있습니다:

# 이미지와 텍스트의 임베딩 계산
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 이미지와 텍스트 유사도 계산
logits_per_image = outputs.logits_per_image # 이미지와 텍스트 유사도
probs = logits_per_image.softmax(dim=1) # 확률로 변환

print("이미지와 텍스트의 유사도 확률:", probs.numpy())

5. 결론

본 강좌에서는 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리와 CLIP 모델을 설치하고 활용하는 방법을 알아보았습니다. CLIP 모델은 이미지와 텍스트 간의 복잡한 관계를 잘 학습하여 다양한 작업에 효과적으로 활용될 수 있습니다. 추후 더 많은 예제와 응용 사례를 통해 CLIP 모델의 가능성을 탐구해 볼 것을 권장합니다.