先简短介绍一下CLIP模型：
CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) 是由 OpenAI 开发的先进的多模态视觉模型，结合了图像和文本处理能力。
CLIP 模型的主要特色在于它不仅可以理解图像，同时也能理解描述这些图像的文本。通过这样的方式，CLIP 能在理解图像和文本方面做到更准确且富有洞察力。CLIP 模型的训练办法是以大规模数据集为基础，这些数据集包含了数百万的文本-图像配对。这种训练方式允许模型学习到如何通过文本理解图像，反之亦然。
比如，你可以向 CLIP 查询一个文本描述，然后让它从一个图像数据库中找出与这个描述最匹配的图像。或者，你也可以给 CLIP 一个图像，让它生成一个描述这个图像的文本。这种灵活性让 CLIP 模型能够在许多不同的应用中展现它的价值，包括图像生成、图像编辑，甚至是内容过滤等等。
以下是一些应用例：
图像-文本匹配： CLIP 可以确定图像描述（文本）与给定图像的匹配程度。这对于图像检索或图像字幕等任务非常有用。
文本引导图像编辑：使用文本描述，CLIP 可以指导图像编辑以达到预期结果。这为创造性的文本到图像操作打开了大门。
视觉问答（VQA）： CLIP可以集成到回答图像问题的系统中。例如，给定场景图像和“汽车是什么颜色？”之类的问题，CLIP可以分析图像和文本以提供一个答案。
零样本学习： CLIP 可用于将图像分类为新类别，而无需对这些类别进行任何事先训练，这是通过利用文本和图像之间的连接来实现的。
图像-文本匹配，零样本分类见CLIP用于图片检索，
本文用CLIP做视觉问答。
首先安装相关库
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git
安装完之后可以确认可用的CLIP模型
import clip
clip.available_models()
引入VQA（视觉问答）相关库，处理一张小猫的图片。
提个简单的问题：“这个猫是什么颜色？”
先引入VQA相关的库，如果online安装不了，就去hugging face下载如下文件走offline模式。
from transformers import pipeline
vqa_pipeline = pipeline("visual-question-answering")
# Load your image (replace with actual path)
image = Image.open("cat.jpg")
# Define your question
question = "What color is the cat?"
# Generate answer using CLIP VQA pipeline
answer = vqa_pipeline(image=image, question=question)
# Print the answer
print(f"Answer: {answer[0]['answer']}")
print(f"Confidence Score: {answer[0]['score']:.2f}")
