模型选型
| 任务类型 | 可选模型 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 文本→图像生成 | Stable Diffusion/Qwen-Image | 商品图、海报、广告图生成 |
| 图文检索 / 跨模态匹配 | CLIP（OpenAI）/ BLIP-2 | 以文搜图、图文审核、证件匹配 |
| 视觉问答（VQA） | LLaVA-1.5/2.0、BLIP-2 | 图像内容问答、缺陷检测问答 |
| 图像编辑 / 修复 | Stable Diffusion + ControlNet | 局部修改、去模糊、破损修复 |
| 文本→视频生成 | 短视频片段、产品演示视频生成 |
任务类型: 文本→图像生成
模型选择: Stable Diffusion / Qwen-Image 等
应用场景: 商品图、海报、广告图生成
loRA微调
目的: 自定义风格（如电商商品图风格、政务报告配图风格）、特定实体生成（如公司产品、logo）
工具: llamafactory,Diffusers 等
数据: 图像文件（.jpg/.png，分辨率≥512×512）+ 对应的文本标注（txt 文件，与图像同名，放在同一文件夹）
常见问题:
GPU显存不足: 解决方案: 降低批次, 启用4bit量化, 减少r值(低秩矩阵维度)
生成结果过拟合：减少训练轮数（3~5 轮）、增加lora_dropout（0.1）、扩充数据多样性；
风格不明显：优化文本标注（更精准描述风格）、增大r值（16）、提高学习率（3e-4）。任务类型: 图文检索/跨模态匹配
图文检索的核心是 "跨模态语义对齐"------ 让模型学会 "文本描述的含义" 与 "图像视觉特征" 的对应关系。 核心逻辑是将文本和图像映射到同一高维向量空间，通过计算向量相似度（余弦相似度 / 内积）实现 "以文搜图""以图搜文""图文配对"。
图文检索的框架分为「离线构建」和「在线检索」两大阶段：
离线阶段：数据预处理 → 跨模态模型训练/加载 → 特征提取 → 向量库构建
在线阶段：用户查询（文本/图像）→ 特征提取 → 向量相似度计算 → 返回匹配结果模型选择: CLIP / BLIP-2 / EfficientNet + BERT
应用场景: 监控图像检索与嫌疑人追踪/医学影像检索与辅助诊断,
注意事项: 无论是图片转为向量 还是文字转为向量, 必须使用同一个多模态嵌入模型
只有这样才能将"文本描述的含义" 与 "图像视觉特征" 在同一高维向量空间对应海量图片处理方案:
图片处理方案:
① 源头减负: 去重 + 选优 (视频流 只提取目标变化帧)
② 图像质量增强: 去模糊,光照补偿, 噪声过滤等
③: 目标区域裁剪: 聚焦关键信息, 缩小数据体积高效特征提取
模型选型（公安场景专用）
人体识别模型: FastReID
人脸特征模型: InsightFace（ArcFace）
多模态融合模型(量化): CLIP-ViT-B/16
特征提取工程优化:
批量处理：设置批量大小（batch_size=64-128，根据 GPU 显存调整,单 GPU 每秒可处理 1000 + 帧，100 万帧仅需 15 分钟；
硬件加速：用 NVIDIA GPU 集群（如 A100×4），通过 TensorRT 优化模型（FP16 量化）
特征量化：将 FP32 特征量化为 INT8任务类型: 视觉问答（VQA）
模型选择: ViLT / MiniGPT-4 / 通义千问多模态
使用场景:
公安场景:
监控图像分析问答: "这张监控图中嫌疑人的衣着颜色是什么？""嫌疑人是否携带包裹？""监控时间是几点？,图中人员是否戴口罩？
公文 / 文档图像问答 : "这份政务公文的发文单位是什么？""附件有几个？""是否符合保密要求？
证件 / 票据核验问答: "这张身份证的有效期到什么时候？""票据金额是否超过 1000 元？""证件是否伪造？"
电商场景:
商品细节问答: "这件衣服的面料是什么？""鞋子的尺码是否标准？""充电器的接口类型是什么？"
商品合规性问答: "这张商品图是否包含敏感信息？""是否符合平台主图规范？""有没有虚假宣传？"
电商客服智能问答: "这个颜色是否有货？"
医疗领域:
医疗影像问答: "这张 CT 图是否有肺部结节？""结节的大小是多少？""位置在哪里？"
病历 / 报告问答: "这份病历的诊断结果是什么？""患者的血压是否正常？""用药剂量是多少？"
远程问诊辅助: 患者上传伤口图并提问："伤口是否感染？""需要如何处理？"
工业领域:
产品缺陷检测问答: "这张零件图的缺陷位置在哪里？""缺陷类型是什么？""是否影响使用？"
生产线监控问答: "这条生产线是否有异常？""工人是否按规范操作？""物料是否充足？"任务类型: 图像编辑 / 修复
应用场景:
公安
优先还原细节：如低光照监控图修复，重点还原嫌疑人的面部特征、衣着颜色、行为动作，而非过度美化；
避免篡改证据：如监控图中的物体位置、时间戳、场景环境不能因编辑 / 修复而改变；
适配监控设备特性：针对不同监控设备（如高清摄像头、红外摄像头、老旧模拟摄像头）的图像特点，定制不同修复参数（如红外图像重点优化亮度和对比度）。
证件 / 票据修复
电商 / 传媒领域:
真实还原商品, 背景规范,删除侵权任务类型: 文本→视频生成
模型选择: Stable Video Diffusion(SVD) / Open-Sora / 魔搭社区视频模型
应用场景:
降低视频制作门槛:
宣传短片生成, 演练视频生成/ 证件照,可视化场景生成, 商品演示视频生成
课件动画视频生成, 工业培训视频生成(讲解)长视频生成方案:
当前大模型输出长度多为「10-60 秒」
方案1: 短片段拼接 + 过渡优化
核心逻辑: 将长文本拆分为多个短文本片段（每个对应 10-30 秒视频），
用开源 / API 模型生成独立短片段，再通过视频编辑工具添加过渡效果（如淡入淡出、转场动画），
最终拼接成长视频。方案2: 分层生成策略
借鉴影视制作流程，按「脚本→分镜→片段生成→拼接优化」分层生成，
用 LLM + 专门工具解决逻辑连贯性，用视频生成模型解决画面质量。方案3: 开发一款长视频生成大模型(尚未实现)
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