CLIP 和 SIGLIP 的核心区别在于损失函数的设计：CLIP 使用基于 softmax 的对比损失（InfoNCE），强制正样本在全局对比中压倒所有负样本，计算成本高且受限于负样本数量；SIGLIP 改用基于 sigmoid 的二元分类损失，独立判断每个样本对的匹配概率，无需全局归一化，计算更高效、内存占用低，尤其适合超大规模负采样（如百万级）和多标签场景。简言之，CLIP 强调“最优匹配”，适合小规模精准检索；SIGLIP 侧重“灵活匹配”，更适合开放域、大规模数据下的高效训练。

CLIP（Softmax + 对比损失）

        CLIP 使用 对称对比学习损失（InfoNCE loss），通过 softmax 计算概率分布，强制正样本对的相似度远高于所有负样本对。CLIP的损失函数为

 其中，

为图像到文本的损失

为文本到图像的损失

 为什么使用两种损失：

增强模型的双向对齐能力

• 单一损失的局限性：如果仅用 I→T 损失（例如仅让图像匹配正确文本），模型可能忽略反向的文本特征优化（如文本编码器未充分学习区分图像）。

• 对称损失的作用：

  • I→T 损失：强制图像特征靠近对应文本特征。

  • T→I 损失：强制文本特征靠近对应图像特征。

  • 双向约束 确保视觉和语言特征在共享嵌入空间中全面对齐。

避免模态偏差（Modality Bias）

• 问题：若仅用单向损失，模型可能偏向某一模态（例如图像编码器主导，文本编码器弱化），导致跨模态检索时性能不均衡。

• 对称损失的平衡性：

  • 例如，在图文搜索中，用户可能输入文本搜图（T→I），也可能上传图搜文（I→T），双向训练保证两种任务均表现良好。

SigLIP

        SIGLIP 将图文匹配视为 二元分类问题，采用成对Sigmoid损失，允许模型独立地对每个图像-文本对进行操作，而无需对批次中的所有对进行全局查看，独立判断每个图像-文本对是否匹配。损失函数为

其中，

代表图像与文本匹配使用sigmod函数

CLIP 的损失函数基于 softmax + 对比损失（InfoNCE），其计算效率受限于以下问题：

(1) 分母的全局求和：softmax 的分母需要对所有负样本的指数项求和，损失需要一个全局归一化因子（突出显示的分母），这会引入二次内存复杂性。

(2) 梯度计算的依赖性：softmax 的梯度依赖于所有样本的 logits，导致反向传播时必须维护整个相似度矩阵。

(3) 内存消耗高：存储所有负样本的 logits 和中间结果（如 esjesj​）需要大量 GPU 内存，限制 batch size。

SIGLIP 使用 sigmoid + 二元交叉熵损失，其优势在于：

(1) 独立计算，无需全局归一化：Sigmoid 对每个 logit 独立计算，不需要计算所有样本的和，每个样本的处理是独立的。

(2) 损失函数的分解性：二元交叉熵损失对每个样本单独计算，仅依赖当前样本的 logit 和标签，无需其他样本参与。

(3) 内存友好：只需存储当前样本的 logit 和标签，每个图像-文本对（正或负）都单独评估，无需维护全局归一化相似度矩阵。适合分布式训练，可轻松扩展到超大规模负采样（如百万级）。

总结

• CLIP：

  • 使用 softmax + 对比损失，强调 全局最优匹配。

  • 适合小规模负样本（如 batch size=512），但对超参数敏感。

• SIGLIP：

  • 使用 sigmoid + 二元分类损失，独立判断每个样本。

  • 优势：

    1. 计算高效（适合超大规模负采样，如 1M）。

    2. 梯度稳定（不受负样本数量影响）。

    3. 支持多标签（如一张图对应多个描述）。

    4. 训练更鲁棒（对超参数不敏感）。