许可协议：Apache-2.0
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• 视觉
  小部件示例：
  • 图片链接：https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg
    候选标签：天空中的蜜蜂，花朵上的蜜蜂
    示例标题：蜜蜂
    库名称：transformers
    管道标签：零样本图像分类

SigLIP 2 So400m

SigLIP 2 在 SigLIP 的预训练目标基础上，整合了先前独立开发的技术，形成了一套统一方案，以提升语义理解、定位和密集特征提取能力。

用途

该模型可直接用于零样本图像分类、图文检索等任务，或作为视觉语言模型（及其他视觉任务）的视觉编码器。

以下示例展示如何使用该模型进行零样本图像分类：

from transformers import pipeline  

# 加载管道  
ckpt = "google/siglip2-so400m-patch16-512"  
image_classifier = pipeline(model=ckpt, task="zero-shot-image-classification")  

# 加载图片与候选标签  
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"  
candidate_labels = ["2只猫", "飞机", "遥控器"]  

# 执行推理  
outputs = image_classifier(image, candidate_labels)  
print(outputs)  

通过视觉编码器提取图像特征的方法如下：

import torch  
from transformers import AutoModel, AutoProcessor  
from transformers.image_utils import load_image  

# 加载模型与处理器  
ckpt = "google/siglip2-so400m-patch16-512"  
model = AutoModel.from_pretrained(ckpt, device_map="auto").eval()  
processor = AutoProcessor.from_pretrained(ckpt)  

# 加载图片  
image = load_image("https://huggingface.co/datasets/merve/coco/resolve/main/val2017/000000000285.jpg")  
inputs = processor(images=[image], return_tensors="pt").to(model.device)  

# 执行推理  
with torch.no_grad():  
    image_embeddings = model.get_image_features(**inputs)      

print(image_embeddings.shape)  

更多代码示例请参阅 siglip文档。

训练方法

SigLIP 2 在 SigLIP 基础上新增了以下训练目标：

1. 解码器损失
2. 全局-局部与掩码预测损失
3. 宽高比与分辨率自适应

训练数据

模型基于 WebLI 数据集 (Chen et al., 2023) 进行预训练。

算力配置

训练使用最多 2048 块 TPU-v5e 芯片完成。

评估结果

模型评估结果如下（数据来自论文）：

引用信息

@misc{tschannen2025siglip2multilingualvisionlanguage,  
      title={SigLIP 2：具备增强语义理解、定位与密集特征的多语言视觉语言编码器},  
      author={Michael Tschannen and Alexey Gritsenko and Xiao Wang and Muhammad Ferjad Naeem and Ibrahim Alabdulmohsin and Nikhil Parthasarathy and Talfan Evans and Lucas Beyer and Ye Xia and Basil Mustafa and Olivier Hénaff and Jeremiah Harmsen and Andreas Steiner and Xiaohua Zhai},  
      year={2025},  
      eprint={2502.14786},  
      archivePrefix={arXiv},  
      primaryClass={cs.CV},  
      url={https://arxiv.org/abs/2502.14786},  
}