视觉-语言模型 (VLM) 是经过训练能够处理和理解视觉数据（如图像或视频）和文本的 AI 系统。它们弥合了“看”与“解释”之间的差距，使得需要结合视觉和文本信息进行联合推理的应用成为可能。常见的用例包括图像字幕生成、视觉问答和内容审核。这些模型在结合视觉上下文与语言理解能够提高准确性或用户体验的场景中特别有用。
一个主要应用是自动化图像描述和辅助功能。VLM 可以为图像生成准确的字幕，这对于使数字内容对视障用户可访问至关重要。例如，一个社交媒体平台可以使用 VLM 自动为上传的图像生成 alt-text（替代文本），以确保符合辅助功能标准。开发者可以集成 Google 的 Vision AI 或 OpenAI 的 CLIP 等 API 来添加此功能。另一个例子是视觉搜索，用户可以使用图像进行查询（例如，拍摄植物照片）并接收基于文本的信息（例如，植物种类和护理技巧）。这在电子商务中被广泛使用，例如根据用户上传的照片查找相似产品。
第二个关键用例是内容审核和安全。VLM 可以同时扫描图像和文本，以检测有害内容，例如模因中的仇恨符号或视频上不恰当的文字叠加。例如，一个平台可能会标记包含暴力图像和威胁性语言的帖子，而仅文本或仅图像模型可能无法识别。在带标签的数据集（例如，来自社区指南的已标记帖子）上训练自定义 VLM 可以提高检测准确性。此外，VLM 还用于文档理解，例如从发票或表格中提取结构化数据。模型可以分析扫描的收据，识别商品明细和价格，并输出一个 JSON 对象供会计系统使用，从而减少人工数据输入。
最后，VLM 为辅助和交互式系统提供动力。在医疗保健领域，它们可以分析医学图像（例如 X 射线）以及患者病史，以辅助诊断或生成报告。对于机器人技术，VLM 使机器人能够根据视觉输入执行自然语言命令，例如“捡起架子上的蓝色工具”。开发者可以使用 Hugging Face 的 Transformers 或 PyTorch 等框架构建这些系统的原型，并在特定领域的数据上对预训练模型进行微调。另一个新兴用途是教育工具，例如从教科书图表中生成测验题目。通过结合视觉和文本推理，VLM 在各个行业中解锁了实用的解决方案，同时通过开源库和云 API 仍对开发者友好。