Как создать классификатор для фильтрации изображений с помощью CLIP и DINOv2

""Предположим, вы хотите создать классификатор для отбора рисунков раскраски. Сначала вы генерируете 1000 изображений и вручную помечаете 200 из них как качественные. Используя эмбеддинги из модели CLIP, вы получаете векторные представления для всех 1000 изображений. Затем вы обучаете линейный классификатор на основе фиксированного размера эмбеддингов с использованием scikit-learn. Ваш классификатор сможет автоматически отсекать 60% низкокачественных изображений с показателями среднего качества, такими как компромисс между семантическим содержанием и фактическими конструкциями.""