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代码最近更新2026 年 3 月 26 日
许可证开源 · MIT
要不要花钱免费
主要用于将图片与文本对应起来,无需专门训练即可完成图片分类,也能分别提取图像与文本特征。适合开发者和算法研究人员。使用时需要具备编程基础,通过写代码在本地或云端调用。
用起来难吗要写代码在哪用命令行能用的模型说明里没点名
能做什么
- 预测与图片最匹配的文字
- 无需额外训练直接分类图像
- 提取图片的向量特征
- 提取文本的向量特征
- 计算图片与文字的相似度得分
怎么开始
- 需要会写代码,先在环境中安装依赖库
- 安装 CLIP 软件包并配置计算设备
- 写代码加载模型并传入图文执行预测
选它,如果你……
- 你会写代码并需要寻找与图片匹配的文本
- 你想省去数据标注直接给新图片归类
- 你需要提取图像或文本的底层特征做分析
别选,如果你……
- 你不会写代码且想要直接打开就能用的软件
- 你需要一个带有图形操作界面的现成工具
怎么用
代码开源,可以免费下载使用。
多少钱、在哪买
免费使用。
看看它的样子
综合评价
谨慎半年以上没更新
- 更新停更最近一次改代码是 230 天前;没有正式发版记录
- 问题处理暂不评近 90 天只有 2 个新问题,太少不评
- 用的人多GitHub 收藏 3.5 万,近 7 天新增 25;23 人参与开发
- 用户口碑暂不计用户评价满 5 条后才算进来
数字取自 GitHub 的公开记录(2026/11/10), 用户评价来自本页口碑。自己核对:项目主页、问题、外部提交的修改、发版记录。
怎么评的
只看公开、能核对的数据,不打分数,只给四档结论,每一项的依据都写在旁边。
- 更新:近 90 天改了多少次代码、最近一次发版是哪天。7 天内有改动并且改得多或常发版,算「很活跃」;30 天内有改动算「活跃」;半年内算「放缓」;半年以上没动或者已经归档,算「停更」。
- 问题处理:近 90 天新开的问题解决了几成、一般几天解决、外部提交的修改积压了多少。解决八成以上、一般一周内解决、积压不比合进去的多,算「好」;解决不到一半算「差」;其余算「一般」。新问题不到 10 个的不评。
- 用的人:GitHub 收藏 5 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般。旁边写近 7 天新增多少、多少人参与开发。
- 用户口碑:用户评价满 5 条才算进来(注册不满 7 天的账号不算);平均分在 2.5 分及以下,总评降一档。
- 总评四档:还在更新、问题处理好、用的人多 → 推荐;还在更新 → 不错;更新放缓或问题处理差 → 一般;半年以上没更新 → 谨慎。许可证有附加条件、商用受限的,单独提醒,不影响总评。
- 收费软件(ChatGPT、Cursor 这类)没有公开的问题记录,就看 App Store:最近一次更新在 30 天内算「活跃」,半年内算「放缓」,半年以上算「停更」;打分人数 10 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般;评分 4 分以上算好,2.5 分及以下算差,打分不到 100 人不评。再加上用户评价。
收藏数能刷,所以只占一项;更新和问题处理很难刷。数据每天更新,超过两周没更新的不评。
最近更新和热度
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用户口碑
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。
数据来源:GitHub,每天更新,更新时间 2026 年 11 月 10 日。 信息有误?告诉我们。
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