ClipClap est un outil de sous-titrage d'images qui utilise une combinaison d'un encodeur de clips et d'un modèle de langage GPT2 pour générer des sous-titres pour les images. C'est le premier outil de ce type à utiliser une combinaison aussi de technologies pour créer des légendes pour les images.
ClipClap fonctionne en commençant par extraire les caractéristiques d'une image via l'encodeur Clip. Cet encodeur utilise un réseau neuronal convolutionnel pour extraire des informations de l'image qui peuvent être utilisées pour générer des légendes. Les caractéristiques extraites sont ensuite introduites dans le modèle linguistique GPT2. Ce modèle de langage génère des sous-titres potentiels sur la base des informations fournies par l'encodeur de clips. Enfin, ces légendes sont évaluées par une fonction objective et la meilleure légende est choisie et renvoyée.
Il a été démontré que ClipClap génère des sous-titres plus précis que ceux générés par les systèmes de sous-titrage d'images existants. Ceci est dû à la combinaison de l'encodeur Clip et du modèle de langage GPT2. En outre, ClipClap est rapide et efficace, ce qui le rend bien adapté aux applications en temps réel.
Dans l'ensemble, ClipClap est un outil de sous-titrage d'images et qui permet de générer des sous-titres précis et descriptifs pour les images. La combinaison de l'encodeur Clip et du modèle de langage GPT2 confère au système la flexibilité nécessaire pour générer des légendes pour une grande variété d'images. En outre, sa vitesse et son efficacité le rendent bien adapté aux applications en temps réel.