视觉-语言模型（VLM）通过结合图像分析和自然语言处理来创建或增强新闻故事，从而用于新闻内容生成。这些模型能够处理视觉数据（照片、视频、信息图表）和文本，实现自动化任务，例如生成图片说明、基于视觉上下文总结事件，或从多媒体输入生成文章草稿。例如，新闻平台可以使用 VLM 分析一组野火照片和卫星图像，然后自动生成书面摘要，描述事件的规模和影响。这减少了人工工作量，同时保持了准确性，尤其适用于时效性要求较高的新闻报道。
一个关键应用是自动化视觉内容的选取和对齐。VLM 可以识别与文本文章叙述相匹配的相关图像或视频片段。例如，如果记者撰写一篇关于政治抗议的文章，VLM 可以扫描数据库以查找描绘人群规模、标语或文本中提及的关键时刻的图像。这确保了视觉和文本元素的连贯性。开发者可以将 VLM 通过 API 集成到内容管理系统（CMS）中，模型会根据与文章的语义相关性对图像进行评分。这避免了不匹配的情况，例如为一篇关于特定社区的报道使用一张通用的城市景观图片。
VLM 还能通过根据用户偏好或地域背景定制内容来实现个性化新闻推送。例如，一个体育新闻应用可以使用 VLM 生成足球比赛摘要，突出显示上传视频片段中的关键进球。模型可能会根据读者的位置调整语气或重点——强调当地球队的表现。此外，VLM 支持突发新闻期间的实时更新。在自然灾害期间，模型可以处理实时镜头和目击者照片，迭代更新文章，加入新的视觉内容和事实。对于开发者而言，实现这一点需要使用特定领域数据集（例如，新闻档案）训练 VLM，并对其进行微调，使其优先考虑事实一致性而非创意生成，以避免虚假信息。