Topological Perspectives on Optimal Multimodal Embedding Spaces

最近在多模型开发方面取得的进展引发了文本到图像生成领域的范式转变。在这些进步中，CLIP作为一个复杂的自编码器，能够在统一的潜在空间中编码文本和视觉信息，因此成为了一个显著的成就。本文深入比较了CLIP和其最近的竞争对手CLOOB之间的差异。为了揭示这些模型所构建的嵌入空间中的复杂区别，我们采用了拓扑数据分析。我们的方法包括对模态差异驱动因素、存在于高维和低维空间中的聚类结构以及维度崩溃在塑造它们各自嵌入空间中的关键作用的全面考察。实证实验证实了我们分析对各种情境下下游性能的影响。通过这项调查，我们旨在揭示CLIP和CLOOB在比较有效性方面的微妙复杂性，提供有关它们各自的优点和缺点的见解，并为多模型研究的进一步改进和发展提供基础。

比较分析CLIP和CLOOB两个多模态模型的异同，探究它们的嵌入空间在拓扑结构、聚类结构和维度塌陷等方面的差异，以及这些差异对下游任务的影响。

使用拓扑数据分析方法比较CLIP和CLOOB两个多模态模型的异同，揭示它们的嵌入空间在拓扑结构、聚类结构和维度塌陷等方面的不同，同时通过实验验证这些差异对下游任务的影响。

论文使用了拓扑数据分析方法，对CLIP和CLOOB的嵌入空间进行了比较分析，得出了它们在拓扑结构、聚类结构和维度塌陷等方面的差异，并探究了这些差异对下游任务的影响。实验使用了多个数据集，验证了分析结果的正确性。论文提供了对CLIP和CLOOB的深入理解，为多模态模型的研究提供了基础。

近期相关研究包括：《Generative Pretraining Transformers for Text-to-Image Generation》、《DALL·E: Creating Images from Text》等。