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通过双重去噪从 CLIP 学习稳健的 3D 表示

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内容提要

本文介绍了多种基于CLIP模型的技术，旨在提升图像去噪、3D视觉问答和点云理解的性能。通过渐进特征增强、线性探测层和交叉模态对比学习等方法，这些技术在多个数据集上展现了优越的鲁棒性和泛化能力，推动了无监督学习和少样本任务的发展。

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利用 CLIP 模型提高图像去噪的对称编码器 - 解码器网络，采用渐进特征增强策略改善解码器的鲁棒性，具有优越的泛化能力。
LP-CLIP 技术通过引入线性探测层和自训练策略，增强 CLIP 在真实场景中的鲁棒性，实现了 SOTA 结果。
MULTI-CLIP 3D 预训练视觉语言模型有效提高 3D 视觉问答任务表现，构建良好的 3D 场景特征空间。
通过交叉模态对比学习和软图像 - 文本对齐，改进 CLIP 模型在噪声数据集上的学习效率，表现优于 CLIP。
CLIP2Scene 框架通过知识转移和正则化实现三维场景理解，实验验证在无注释的 3D 语义分割任务中的有效性。
Contrastive Language-Image-Point Cloud Pretraining (CLIP2) 方法通过实例对齐和对比学习策略提升三维点云表示的迁移能力。
新颖的 3D 预训练视觉 - 语言方法将 2D 图像的知识应用于 3D 理解，证明了其在 3D 视觉问答中的优越性。
DiffCLIP 结合稳定扩散和 ControlNet，减小视觉分支中的域间差异，展示强大的 3D 理解能力，达到最先进的零样本分类精度。
PointCLIP 模型针对 PointCloud 数据和 3D 文本分类的零样本和小样本学习，实验证明其有效性。
RoCLIP 方法通过随机示例比较强化 CLIP 模型的预训练和微调，降低数据污染和后门攻击的成功率。

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CLIP模型通过对称编码器-解码器网络和渐进特征增强策略来提高图像去噪的效果，增强了解码器的鲁棒性和泛化能力。

LP-CLIP技术通过引入线性探测层和自训练策略，增强了CLIP在真实场景中的鲁棒性，并在多个数据集上实现了最先进的结果。

MULTI-CLIP模型有效提高了3D视觉问答任务的表现，并构建了良好的3D场景特征空间。

CLIP2Scene框架通过知识转移和正则化，从二维预训练模型中转移知识到三维点云网络，实现了三维场景理解。

DiffCLIP模型结合稳定扩散和ControlNet，减小视觉分支中的域间差异，并引入样式提示生成模块，展示了强大的3D理解能力。

PointCLIP模型在针对PointCloud数据和3D文本分类的零样本和小样本学习中表现有效，经过实验证明其有效性。

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