图文匹配（Image-Text Matching）是一种人工智能技术，旨在评估图像和文本之间的相关性或匹配程度。它通过学习图像特征和文本特征的表示，计算它们之间的相似度分数，从而判断图像是否准确对应文本描述，或文本是否精确描述图像内容。这种技术在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域中扮演关键角色，广泛应用于图像检索、自动图像标注和视觉问答等场景。
在AI产品开发的实际落地中，图文匹配技术已显著提升用户体验。例如，在电子商务平台中，用户可以通过文本描述搜索相关产品图片；在社交媒体上，算法利用图文匹配推荐个性化内容；此外，它为视障人士提供实时图像描述服务，增强数字可访问性。随着深度学习模型的演进，如CLIP通过对比学习实现高效对齐，该技术正推动智能搜索和内容生成应用的边界扩展。
如需延伸阅读，推荐论文「Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision」（Radford et al., 2021），该研究为图文匹配提供了基础框架。
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