【人工智能通识专栏】第十三讲：图像处理

上一讲我们学习了应用文写作，让LLM成为职场高效助手。本讲进入多模态时代的核心应用：图像处理——利用支持视觉能力的LLM（如DeepSeek-V3.2多模态版、GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 1.5等）上传、理解、分析、描述、编辑甚至生成图像。

截至2026年初，多模态模型已成熟，图像处理从“看懂图片”进化到“看图说话、看图分析、看图创作”，广泛应用于设计、教育、医疗、电商、内容创作等领域。

1. 多模态LLM图像处理的核心能力

当前主流模型（如DeepSeek多模态版）支持：

• 图像理解：描述内容、识别物体、文字提取（OCR）、场景分析。
• 图像分析：解答图像相关问题（如图表解读、医学影像初步判断、设计评估）。
• 图像编辑：基于指令修改图像（局部涂改、风格迁移、元素添加/删除）。
• 图像生成（部分模型）：文本到图像（文生图），但DeepSeek官方暂未开放生成，仅支持理解与编辑。
• 上下文长度：支持多张图片+长文本混合输入。

DeepSeek多模态接入：网页版（https://chat.deepseek.com/）已支持直接上传图片，API即将开放视觉能力。

2. 图像处理的四大场景（VIEW框架）

3. 实战示例（DeepSeek网页版支持上传图片）

示例1：图像描述（基础）

• 上传一张城市夜景照片
• 提示：

  请详细描述这张图片：

  1. 整体场景和氛围
  2. 主要物体和人物（位置、动作）
  3. 颜色、光影、构图特点
  4. 图片中可见的任何文字

示例2：图表解读（数据分析）

• 上传一张2025年AI模型性能对比柱状图
• 提示：

  请仔细分析这张柱状图：

  1. 图表标题和坐标轴含义
  2. 每个模型在不同基准上的具体分数（精确读取）
  3. 哪个模型整体领先？领先优势有多大？
  4. 总结趋势和可能的结论
     输出用Markdown表格呈现数据

示例3：OCR文字提取 + 结构化

• 上传一张产品说明书照片
• 提示：

  请提取图片中的所有文字（包括手写和印刷体），然后整理成以下结构：

  • 产品名称：
  • 规格参数：用bullet points
  • 使用说明：分步骤编号
  • 注意事项：

示例4：设计反馈（专业分析）

• 上传一张海报设计稿
• 提示：

  你是一位资深平面设计师，请专业评估这张海报：

  1. 视觉层次和焦点是否清晰
  2. 配色方案的优缺点
  3. 字体选择与排版问题
  4. 整体传达的信息是否明确
  5. 提出3-5条具体改进建议

示例5：图像编辑指令（部分模型支持实际编辑，DeepSeek可给出详细编辑方案）

• 上传一张人物肖像
• 提示：

  请基于这张原图，描述如何编辑成专业证件照：

  1. 背景换成纯白色
  2. 服装改为深色西装
  3. 调整光线和肤色自然
  4. 头部居中，五官对齐
     如果支持，直接输出编辑后图像（或详细步骤）

4. 进阶技巧

• 多图联合分析：一次上传多张图片。

  “请对比这三张设计稿，分析哪一张视觉冲击力最强，并说明理由。”

• 结合文本上下文：图片+长文本输入。

  “根据以下项目需求（粘贴1000字需求文档），评估上传的UI设计稿是否符合要求，逐条对照。”

• 迭代优化：先描述 → 指出问题 → 提出修改方案 → 再上传修改后图片验证。
• 隐私注意：上传敏感图像（如身份证、医疗报告）时，优先本地多模态模型（如Ollama + LLaVA）。
• 输出控制：始终指定格式（如表格、编号列表），避免冗长描述。

5. 练习建议

1. 打开DeepSeek网页版（https://chat.deepseek.com/），点击上传图片按钮。
2. 上传一张你的手机照片（风景/截图/手写笔记）。
3. 按VIEW框架逐步提问：先描述 → 再提取信息 → 最后分析或提出编辑建议。
4. 尝试上传图表或论文插图，让模型帮你解读。

总结与展望

图像处理能力让LLM从“文字助手”跃升为“视觉助手”，极大扩展了应用边界。未来，随着多模态模型的进一步融合，图像、视频、音频将无缝协同，AI将真正“看懂”世界。

DeepSeek多模态版本正在快速迭代，建议关注官方更新，第一时间体验最新视觉能力。

下一讲，我们将介绍视频理解与处理，继续探索多模态前沿。

欢迎分享你用多模态LLM处理过的最有趣的图片，或你的图像提示神技！