前沿多模态模型开发与应用实战第四期：多模态理解趣味应用

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于 2025-03-27 10:51:52 发布 · 1.4k 阅读

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#百度 #paddlepaddle #飞桨 #人工智能 #学习

多模态理解大模型是能处理多种数据形式（如图像、文本、视频等）的人工智能模型。通过深度学习技术，它能实现跨模态的信息理解、关联和生成。与单模态模型相比，它能更全面地捕捉与分析复杂场景，实用性和普适性更强。常见应用有图文理解、视觉问答、文档理解以及场景描述等。随着技术发展，这类模型在准确性、鲁棒性和通用性方面提升，为人工智能发展开辟新方向。

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多模态理解效果示例

在本篇文章中，我们将结合 PaddleMIX 来实现三个有趣的多模态理解应用。具体而言，我们将利用 Qwen2.5-VL 多模态理解能力，以及 DeepSeek-R1 强大的推理和中文表达能力，打造一个集图像理解、文学创作、命理分析和繁体文献研究于一体的多模态创意平台。
Qwen2.5-VL 在视觉理解基准测试中表现强大，不仅能识别常见物体，还能深入分析图像文本、图表，甚至初步具备使用电脑和手机的能力。它还能理解超 1 小时的视频内容，精准捕捉事件，进行视觉定位，并支持对发票等数据进行结构化输出。DeepSeek-R1 则是一款国产开源大语言模型，依托强化学习驱动的推理机制，具备强大的逻辑推演能力和复杂任务处理能力。
此外，基于 PaddleMIX 的多模态理解应用远不止于此，飞桨星河社区的开发者也借助这一强大框架实现了诸如智能作业检查、AI 试题生成等多样化应用，进一步拓展了多模态技术在教育等领域的实践边界，展现了 PaddleMIX 在多模态应用开发领域的无限潜力和活力。

智能作业检查：
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8663715?channelType=0&channel=0
AI 试题生成：
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8802580?channelType=0&channel=0
更多项目开发教程请移步：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/blob/develop/paddlemix_applications.md

将这两款模型（Qwen2.5-VL 和 DeepSeek-R1）结合在一起，就能在多模态场景中玩出更多创新玩法，开辟出更广阔的可能性。本文会按照以下三个步骤展开：

引言：先介绍应用的思路及目标，包括整体的构建思路。
应用构建：详细讲解如何在PaddleMIX中使用Qwen2.5-VL和DeepSeek-R1构建应用。
应用部署：分享 AIStudio 中的部署流程与注意事项，帮助大家快速上手。

希望通过这篇文章，大家不仅能理解多模态大模型的强大之处，也能动手构建并部署自己的多模态应用，一起感受新技术的魅力～

一、引言

本文将手把手带大家构建用一张V100 32G显卡构建基于Qwen2.5-VL 3B模型 + DeepSeek-R1（API调用）的三个趣味应用，提示：要求更好效果可以选用7B模型(V100 32G 或A100 40G)。

📚 繁体文献智能问答助手：利用 Qwen2.5-VL 的图像识别能力和 DeepSeek-R1 的文本理解能力，打造一款能够识别、解读古籍繁体文献的智能助手，帮助用户快速理解繁体字内容并进行深度问答交流。
🎨 高能回忆杀！为你喜欢的动漫画面二创🚀：结合 Qwen2.5-VL 的图像理解与 DeepSeek-R1 的创意写作能力，将用户上传的动漫场景转化为富有情感和创意的故事或诗歌，让经典画面焕发新生。
🔮 AI解命大师：通过 Qwen2.5-VL 识别用户上传的手相、面相或八字图片， DeepSeek-R1 进行深度分析并给出命理解读，以轻松幽默的方式为用户提供"命运指引"。

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这三个应用的构建思路遵循相似的模式：首先利用 Qwen2.5-VL 强大的视觉理解能力对图像进行分析，再通过 DeepSeek-R1 进行深度的文本理解和生成。在技术实现层面，我们需要完成以下步骤:

模型加载：通过 PaddleMIX 模型库加载 Qwen2.5-VL 模型，同时调用 AIStudio 平台上已部署的 DeepSeek-R1 服务。
界面搭建：使用 Gradio 框架构建直观友好的交互界面，方便用户上传图片并获取分析结果。
提示词优化：精心设计和调优提示词(prompt)，这是提升应用效果的关键因素。合适的提示词能够引导模型生成更准确、更有价值的内容。

通过这种"视觉理解+文本生成"的双模型协作方式，我们可以充分发挥两个模型各自的优势，打造出功能强大的多模态应用。下面开始进入实操环节。

二、应用构建

（一）繁体文献智能问答助手
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我们希望构建一个繁体文献智能问答助手，用户上传含有繁体字的图片，本助手将自动识别繁体字并转换为简体中文，然后用户可以针对文献内容进行提问。
为了实现这个智能问答助手，我们需要实现以下核心功能：

图片上传功能：支持用户上传含有繁体字的文献图片，包括繁体字文章、文献扫描件等。
繁体识别与转换：利用 Qwen2.5-VL的图像识别能力自动识别图片中的繁体字，并智能转换为简体中文。
文献内容理解：基于 DeepSeek-R1的文本理解能力，深入解读文献内容和上下文语境。
智能问答交互：用户可以针对文献内容进行提问，系统会给出尽可能准确、专业的解答。

首先，我们需要构建一个直观友好的 Gradio 界面。该界面主要包含以下功能:

支持用户上传含有繁体字的文献图片。
展示识别后的简体中文内容。
提供问答交互功能。

下面让我们来看看具体的界面实现代码。当用户上传图片后，系统会自动调用 analyze_traditional_texts 函数进行繁体字识别和转换，用户可以在识别结果的基础上，通过 chat_with_texts 函数进行智能问答交互，实现对文献内容的深入理解。

def create_interface():
    """创建主界面"""
    with gr.Blocks(title="🎨 PaddleMIX 多模态大模型创意工坊") as interface:
        gr.Markdown("# 🎨 PaddleMIX 多模态大模型创意工坊")

        with gr.Tabs():
            create_traditional_qa_tab()

    return interface

def create_traditional_qa_tab():
    """创建繁体字识别问答标签页"""
    with gr.Tab("繁体文献问答"):
        gr.Markdown("# 📚 繁体文献智能问答助手")

        with gr.Row():
            with gr.Column():
                image_input = gr.Image(type="pil", label="📚 Step 1: 上传繁体文献图片")
                text_content = gr.Textbox(label="📝 Step 2: 识别结果（简体中文）", interactive=True, lines=10)

            with gr.Column():
                gr.Markdown("💬 Step 3: 开始提问")
                gr.ChatInterface(
                    chat_with_texts,
                    additional_inputs=[text_content],
                    type="messages",
                    chatbot=gr.Chatbot(height=500),
                    theme="ocean",
                    cache_examples=True,
                )

        # 设置事件处理
        image_input.change(fn=analyze_traditional_texts, inputs=[image_input], outputs=[text_content])

下面，我们将着重实现两个关键的模型调用函数，以确保系统的高效运行与精准执行。