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iPhone 相册支持用文字搜索，但搜索能力实在太弱了，于是我把 CLIP 做进了 iPhone 里。

契机

去年和朋友玩 AI 绘画时，我接触到了 CLIP：它是 OpenAI 发布的一个连接图片和文字的模型，你可以使用它计算任意一句文本和一张图片间的相似度。

我觉得这太神奇了，第一次图片和文字具有了可比性。以 ViT-B-32 版本 CLIP 为例，它包含文本编码器（Text Encode）和 图像编码器（Image Encoder）：

Text Encoder 可以将任意文本（长度 <77）编码成一个 1x512 维的向量

Image Encoder 可以将任意图像编码成一个 1X512 维的向量

只要通过计算两个向量的距离或余弦相似度，就可以比较某句文本和图像之间的相似性。

动手实现相册搜索

根据这个原理，我很快在服务器搭建了一个图像搜索工具，思路大致是：

将所有的照片经过 CLIP，得到全部的图像向量。对某一句搜索文本，计算它的 CLIP 文字向量，并将其与所有图像向量比较相似性，排序展示 Top K 结果。

我发现，它的搜图结果远远好于 Google：

把 CLIP 做到手机上？

惊叹一番后，我在想：有没有办法把 CLIP 做到手机上？毕竟我存放照片最多的地方，既不是 Macbook Air，也不是服务器，而是我的 iPhone 手机。

想把一个运行在 GPU 上的大模型移植到 iPhone，算子支持和运行效率是两个最关键的因素。

算子支持

幸而上个月苹果亲自下场演示了将 Stable Diffusion 移植到 iOS 上的可行性，证明了 CLIP 里所需的深度学习算子在 iOS 16.0 上得到了支持。

运行效率

即便算子支持，如果运行效率巨慢（例如，计算 10,000 张图的向量要半小时？或者搜一次要 1 分钟？），将 CLIP 移植到手机也变得没了意义。这些都需要亲自实验才知道。

我把 CLIP 分离，将 Text Encoder 和 Image Encoder 导出为两个模型：在构建相册索引的时候，只需要加载 Image Encoder，搜索时只需要加载 Text Encoder，错开加载以降低内存占用。

同时，我在计算相似度时做了多核并行使搜索速度大幅提高：对 <10,000 张图的单次检索耗时 <1s。这个过程流程图如下：

中文输入

OpenAI 提供的 CLIP 仅支持英文输入，如何让它支持中文呢？这个问题其实有如下解法：

1. 直接将中文翻译成英文，再送入 CLIP。
2. 在 Github 上找 MIT 开源的中文 CLIP 项目，例如 Chinese-CLIP，或者支持 90 多种语言的 Multilingual-CLIP。

但它们对我都不太适用——

第一种方法需要调用翻译 API，所以 app 需要联网，仅此一点就让我放弃了这条路（之后会解释原因）。第二种方法的模型的体积太大了，Chinese-CLIP 提供的最小模型大小是700M，Multilingual-CLIP 最小的模型有 2.5G。谁会愿意下载这么大的工具 app 呢？

所以，最终我选择了自己训练一个 ViT-B-32 CLIP 的中文 Text Encoder：这个 CLIP 模型的 Text Encoder 及 Image Encoder 加起来也就 300M，是大部分用户能容忍的尺寸上限了。

效果如何？

至少从我的体验上看，基于 CLIP 的相册搜索结果远远好于 iPhone 自带的相册搜索。我在 B 站制作了一期视频展示了它的威力，查看演示效果可以直接空降至 03:15。

相册隐私怎么办

从上面流程图可知，在 iOS 上运行 CLIP，需要将你的相册全部照片经过 CLIP 计算图像向量。那么，凭什么让用户信任你不会偷偷存储、上传他的照片呢？所以我希望这个 app 完全离线。因此我在开发 app 的时候，摒弃了一切需要网络请求的场景，也就与翻译 API 无缘了。

但是，当用户的图片只存储在 iCloud 时，本地就必须使用网络来下载存储在 iCloud 上的高清图片。我在第一个版本拒绝妥协，选择提供了照片的拍摄日期：用户可以通过日期信息手动去相册定位到这张图，然后从 iCloud 下载。

但这样其实非常不方便，所以我在第二个版本提供了允许用户主动选择联网来从 iCloud 下载原图，这个入口非常深：只有当搜索结果的照片确实存储在 iCloud，并且你点击下载时，才会弹出联网请求，此时你仍然可以拒绝，仍可以继续流畅使用它。

最后

我的 app 昨天上架了 App Store，在此打个「广告」，希望对你有帮助，也想看到更多反馈。

运行要求： iOS 16.0 以上系统，iPhone 11 或以上机型。受条件限制，目前还未在 Mac 或 iPad 上测试过效果，欢迎大家体验和反馈。

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