SigLIP 2

SigLIP 2 概述

SigLIP 2 是 Google DeepMind 推出的多语言视觉-语言模型，作为 SigLIP 的升级版本，显著提升了图像与文本之间的对齐能力。该模型通过优化训练方法和架构设计，在多语言理解、零样本分类和图像-文本检索等任务中表现出色。SigLIP 2 支持多种语言输入，并能精准匹配图像与文本内容。其引入的自监督学习技术，如掩码预测和自蒸馏，进一步增强了特征提取能力。此外，SigLIP 2 提供了两种变体：FixRes（固定分辨率）和 NaFlex（支持多种分辨率和宽高比），以适应不同场景下的图像处理需求。

SigLIP 2 的主要功能

• 多语言支持：SigLIP 2 能够处理多种语言，具备强大的多语言视觉-语言编码能力，适用于跨语言任务。
• 零样本分类：无需额外微调即可在新类别上进行分类。
• 图像-文本检索：支持双向检索，快速匹配图像与文本内容。
• 增强语言模型的视觉能力：可作为视觉模块，为其他语言模型提供图像理解能力。
• 高效训练机制：采用 Sigmoid 损失函数，提升训练效率并减少计算资源消耗。

SigLIP 2 的技术原理

• Sigmoid 损失函数：替代传统对比损失，更平衡地学习全局与局部特征。
• 自监督学习与解码器预训练：结合掩码预测与自蒸馏，提升图像细节理解能力。
• 动态分辨率支持：NaFlex 变体支持多种分辨率和宽高比，保留图像空间信息。
• 多语言与去偏技术：使用多语言数据集，减少性别与文化偏见。
• 全局与局部特征融合：通过 Loss 设计，提升密集预测任务表现。
• 向后兼容性：基于 Vision Transformer 架构，便于替换模型权重。

SigLIP 2 的项目资源

• Github仓库：https://github.com/google-research/big_vision/blob/main/big_vision/configs/proj/image_text/README_siglip2.md
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/google/siglip2
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.14786

SigLIP 2 的应用场景

• 多语言图像分类：支持跨语言识别与分类。
• 视觉问答（VQA）：结合语言模型，回答基于图像内容的问题。
• 文档理解：适用于 OCR 和文档内容分析。
• 开放词汇分割与检测：支持未见过的类别识别。