该研究提出了一种名为TGAICC的新方法，利用大规模视觉语言模型，通过提示引导和一致性聚类，实现多样化图像聚类。在四个基准数据集上，该方法优于传统方法，并通过词频统计实现多样化，展示了视觉语言模型在数据分析中的革新作用。

该论文提出了一种循环框架，用于联合无监督学习的深度表示和图像聚类。该模型通过在CNN输出的表示层上堆叠聚类算法的连续操作的循环过程，在前向传递中进行图像聚类，在后向传递中进行表示学习。该方法在各种图像数据集的图像聚类中表现优于现有技术，并且学习到的表示在转移到其他任务时具有很好的通用性。

本文介绍了一种新的图像聚类方法TAC，利用外部知识作为监督信号来引导聚类，同时采用文本和图像模态的相互作用来改进图像聚类性能。实验证明，TAC在多个图像聚类基准上取得了最先进的性能。