BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training）和CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）都是多模态视觉-语言预训练模型，但它们在架构、训练方式和应用场景等方面存在显著区别，同时也有一定联系。
- 区别
- 架构差异：CLIP采用双编码器结构，图像编码器和文本编码器相互独立，分别对图像和文本进行编码，之后计算二者编码的相似度来实现视觉与语言的对齐 。而BLIP采用编码器 - 解码器架构，除了图像和文本编码器外还引入了解码器，这种架构使它能够生成文本描述，在处理视觉问答、图像描述生成等任务时更具优势。
- 训练方式不同：CLIP使用大量从互联网爬取的图文对数据进行预训练，主要依赖对比学习，通过最大化正确图文对相似度、最小化错误图文对相似度来学习视觉-语言对齐。不过，数据多样性带来的噪声可能影响其泛化能力。BLIP在CLIP基础上，引入字幕生成和过滤模块（CapFilt），生成和过滤高质量图文对数据以降低噪声，数据量相对小但质量更高。同时，BLIP采用多任务学习框架，结合对比学习、图文匹配、图像到文本生成等任务进行训练，训练方式更灵活，能处理更复杂的视觉和语言结合任务。
- 应用场景侧重不同：CLIP擅长图像分类、图像检索等任务，在零样本学习方面表现强大，能在未见过的类别上进行分类，但生成新颖输出（如图像描述）的能力有限，主要依赖给定标签。BLIP在图像描述生成、视觉问答和图文检索等任务中表现优异，更适合需要生成具体文本输出的应用场景，在低数据或无监督情况下也能有效训练。
- 联系
- 同属多模态模型领域：它们都致力于连接计算机视觉与自然语言处理领域，让模型学习图像和文本之间的关系，实现跨模态的信息交互和理解。
- 相互借鉴发展：BLIP的发展在一定程度上借鉴了CLIP的成果和思路，比如都使用了大规模的图像-文本对数据进行预训练，并且都关注图像和文本之间的对齐问题。同时，二者的研究成果也为后续多模态模型的发展提供了重要参考，推动了整个多模态领域的进步。