中国科学院自动化研究所、中国科学院大学人工智能学院、北京人工智能研究院 和北京交通大学的研究人员推出新型人工智能方法DIVA，它旨在提升一种流行的图像和语言联合预训练模型CLIP的视觉识别能力。CLIP模型擅长从大量数据中学习，能够理解图像内容并将其与文本描述相匹配，但它在识别一些细微的视觉细节方面存在局限，比如物体的方向、数量、颜色和结构等。
DIVA是一种使用扩散模型作为 CLIP 视觉辅助的方法。具体来说，DIVA 利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化 CLIP 表示，仅使用图像（无需对应的文本）。例如，你有一个包含各种动物的图片库，但它们的描述信息丢失了。使用CLIP模型，可能很难区分不同种类的相似动物，比如不同品种的狗。而应用了DIVA之后的CLIP模型，就能够更准确地识别出这些细微的差别，从而更有效地对这些动物图片进行分类或检索。
主要功能：
DIVA的核心功能是增强CLIP模型对于图像细节的感知能力。它通过一种自监督的学习方式，利用文本到图像的扩散模型来优化CLIP的表示，即使没有对应的文本信息，也能提升模型对图像的理解。
主要特点：
- 自监督学习：DIVA不需要额外的标注数据，它通过自我生成的反馈来指导学习。
- 简单有效：DIVA的方法简单，但能显著提升CLIP的性能。
- 保持零样本能力：在提升细节识别能力的同时，DIVA还能保持CLIP原有的零样本学习能力，即在没有见过的类别上也能进行有效的识别。
工作原理：
DIVA的工作原理可以类比为一个老师（扩散模型）通过给学生（CLIP模型）展示一些模糊的图片（添加噪声的图像），然后引导学生尝试恢复图片的清晰度。在这个过程中，老师会根据学生的表现给予反馈，帮助学生学习如何更好地识别和理解图像的细节。具体来说，DIVA利用扩散模型生成的细节丰富的图像作为条件，通过重建损失来优化CLIP模型，使其学习到更加丰富的视觉特征。
具体应用场景：
- 图像分类：在没有文本描述的情况下，对图像进行分类。
- 图像检索：根据文本查询，找到与之内容匹配的图像。
- 多模态任务：结合图像和文本信息，完成更复杂的任务，比如图像描述生成或者视觉问答。
- 视觉感知：在自动驾驶、机器人导航等领域，提升对周围环境的感知能力。
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