LLaVA是什么AI模型 怎么用它生成图文内容
LLaVA基础信息介绍
LLaVA全称Large Language and Vision Assistant，是一款由研究者开发的多模态AI模型，它就像一个能同时“看懂”图片和“听懂”文字的智能助手，把语言模型的文本理解能力和视觉模型的图像识别能力捏合到了一起，我第一次听说它是在AI技术论坛上，当时有人演示用它分析一张复杂的街景照片，不仅能说出画面里有什么，还能回答“这家咖啡店的招牌是什么颜色”这种细节问题，当时就觉得这模型有点东西。
LLaVA的诞生其实是为了解决传统语言模型“看不见”的问题，以前的AI聊天机器人大多只能处理文字，给它一张图片它就懵了，但LLaVA不一样，它在训练时就“学习”了大量图文配对的数据，相当于给语言模型装了一双“眼睛”，现在它已经迭代了好几个版本，最新的LLaVA-NeXT在图像理解精度和响应速度上都有不少提升，支持处理从日常照片到复杂图表的各种视觉内容。
LLaVA核心功能有哪些
LLaVA的核心功能说起来其实挺简单,但每一个都挺实用，第一个是图文问答，你给它一张图片，再提个问题，它能结合图片内容给出答案，比如我上周拍了一张老家院子里的花，问它“这是什么花，适合在什么环境下生长”，它不仅认出是绣球花，还详细说了喜欢半阴湿润的土壤，温度不能低于5℃，比我手机里的植物识别APP回答得还全面。
第二个功能是图像描述生成，就是让它给图片写一段文字介绍，我试过让它描述一张朋友婚礼的照片，它写的“照片中一对新人站在红毯尽头，新娘穿着白色婚纱，手捧粉色玫瑰，新郎西装革履，两人相视而笑，背景是装饰着白色气球和绿色藤蔓的婚礼拱门”，细节抓得特别准，连气球颜色都没说错。
还有一个我觉得很有用的功能是多轮视觉对话，不是问一个问题就结束，你可以接着追问，比如看一张旅游景点的照片，先问“这是哪里”，它回答“看起来像杭州西湖的断桥”，你再问“这个季节去合适吗”，它会结合图片里的植被（比如有没有荷花）判断季节，然后给出建议，这种连贯的对话体验，让它用起来更像一个真实的“视觉顾问”。
LLaVA的产品定价
说到LLaVA的价格,可能很多人会以为要花钱买会员或者按次收费，其实不是，LLaVA本质上是一个开源项目，开发者把模型代码和训练数据都公开在了GitHub上，这就意味着，如果你懂点技术，能自己部署模型，那使用LLaVA是完全免费的，你不需要给官方交一分钱，就能在自己的电脑或者服务器上跑起来。
不过要是你不想自己折腾,想直接用现成的服务，那就另说了，现在有一些第三方平台基于LLaVA开发了在线工具，这些平台可能会收费，比如有的按调用次数收费，一次几毛钱；有的搞会员制，几十块钱用一个月，但这些都是第三方的定价，和LLaVA官方没关系，目前LLaVA作为开源模型，官方暂无明确的定价，大家可以根据自己的技术水平选择免费部署还是付费使用第三方服务。
LLaVA适用场景推荐
LLaVA的适用场景其实挺广的,我身边好几个朋友都在用它解决实际问题，学生党可以用它做学习辅助，比如遇到带图表的数学题，拍张照问它“这个柱状图的数据反映了什么趋势”，它能帮你分析；看历史课本上的古画，问它“画里的人物穿的是什么朝代的服饰”，它也能给出解释。
创作者更离不开它，我一个做小红书的朋友，每次发穿搭笔记，都会用LLaVA生成图片描述，她拍一张OOTD照片，让LLaVA写“米色针织开衫搭配蓝色直筒牛仔裤，脚踩白色帆布鞋，整体风格休闲舒适，适合周末出游”，比她自己想文案快多了，还有做公众号的，遇到需要配图的文章，用LLaVA分析图片内容，能快速确定图片和文字是否匹配。甚至连普通家庭用户也能找到用处,比如家里老人看说明书看不懂，拍张电器按钮的照片，问LLaVA“这个按钮是干什么用的”；或者整理旧照片时，让它帮忙给照片写个简单的备注，方便以后查找，可以说，只要有“看图说话”的需求，LLaVA就能派上用场。
LLaVA使用注意事项
虽然LLaVA很好用,但用的时候还是有几点要注意，首先是图片质量，它对模糊或者光线太差的图片识别效果会打折扣，我之前拍过一张逆光的照片，人脸都看不清，LLaVA直接说“图片信息不清晰，无法准确识别”，后来重新拍了一张光线好的才成功，所以用的时候尽量保证图片清晰，重点内容别被遮挡。
问题要具体，别问那种太宽泛的问题，这张图片好看吗”，LLaVA可能会回答“图片的美观度因人而异”，等于没说，不如问“这张图片的色彩搭配有什么特点”或者“图片里的主体是什么”，这样它才能给出有价值的回答。
隐私问题，如果你用的是第三方平台，上传的图片可能会被平台存储，所以涉及个人隐私的照片，比如身份证、家庭住址这些，最好别用在线工具处理，自己本地部署模型会更安全，我有次帮朋友处理一张包含银行卡号的图片，就是用本地部署的LLaVA，处理完直接删了数据，心里踏实多了。
LLaVA和同类工具对比
现在市面上多模态AI工具不少,LLaVA和它们比起来有啥优势呢？先说说最火的GPT-4V，它确实强，但它是闭源的，你不知道它是怎么训练的，而且调用成本不低，普通用户用起来肉疼，LLaVA不一样，它是开源的，你可以自己研究模型结构，甚至根据自己的需求改代码，这对开发者来说简直是宝藏。
再看Google的Gemini Pro Vision，它功能也挺全面，支持多模态对话，但它对网络环境有要求，国内用户用起来不太方便，LLaVA就没这个问题，本地部署后不用联网也能跑，对于网络条件不好的用户来说太友好了，我之前在老家没网的时候，就用本地的LLaVA帮我妈识别农作物病虫害，照样能用。
还有一些小众的多模态模型,比如Qwen-VL、InternVL，它们在某些特定任务上表现不错，但生态不如LLaVA完善，LLaVA有大量的社区用户，遇到问题去GitHub或者论坛上搜，很容易找到解决办法，我上次部署模型时遇到一个bug，就是在LLaVA的社区里找到的修复方案，半天就搞定了。
LLaVA生成图文内容教程
想自己用LLaVA生成图文内容其实不难,我手把手教你，第一步，准备环境，你需要一台配置稍微好点的电脑，至少得有16G内存，有独立显卡更好，然后去GitHub上搜“LLaVA”，找到官方仓库，按照README里的步骤安装依赖，比如Python、PyTorch这些，跟着命令一行行输就行，不难。
第二步,获取模型权重，LLaVA的模型权重需要去Hugging Face下载，注册个账号就能下，注意不同版本的模型大小不一样，比如LLaVA-13B比较大，需要更多显存，如果你电脑配置一般，先试试LLaVA-7B，跑起来更流畅，我第一次用的就是7B版本，在我那台五年前的游戏本上也能跑，就是速度慢点。
第三步,输入图文内容，打开LLaVA的交互界面，点击“上传图片”，选一张你想分析的图片，然后在输入框里写下你的问题，描述这张图片的内容”或者“这张图片里有几只猫”，我上次传了一张我家猫的照片，问“这只猫是什么品种”，它回答“看起来像是英短蓝猫，毛发短而密，体型圆润”，还挺准的。
第四步,调整参数（可选），如果你想让回答更详细或者更简洁，可以调整“temperature”参数，数值越高回答越发散，越低越严谨，我一般设为0.7，既有一定灵活性又不会太离谱，调整好后点击“生成”，等几秒钟结果就出来了，要是不满意，还可以重新提问，多试几次总能得到想要的答案。
常见问题解答
LLaVA需要什么配置才能用啊？
这个得看你用哪个版本啦，如果是LLaVA-7B，电脑至少要有16G内存，最好有8G以上显存的显卡，不然跑起来会很卡，我之前用我爸的旧笔记本（8G内存）试了下，直接卡到死机，后来换了我自己的游戏本（16G内存+1060显卡），跑7B版本就很顺畅，生成一次回答大概5-10秒，要是用13B版本，那配置就得更高了，显存至少12G起步，普通家用电脑可能有点费劲，建议先从7B开始试。
LLaVA能识别中文图片里的字吗？
当然可以！我上周试了一张菜单照片，上面全是中文菜名，问LLaVA“这张菜单上有哪些招牌菜”，它不仅把菜名全认出来了，还根据菜名猜哪些可能是招牌，鱼香肉丝”“水煮鱼”这种常见菜它就标出来了，不过要是图片里的字太小或者太潦草，可能会认错几个，比如我有张手写的便签，“明天”被它认成了“晴天”，但大部分情况下还是挺准的，日常用完全够了。
LLaVA和GPT-4V哪个更好用啊？
这个得看你的需求，如果你不差钱，追求极致的识别精度，那GPT-4V确实强，复杂图片也能分析得很到位，但它贵啊，用一次好几毛钱，学生党表示伤不起，LLaVA虽然在某些细节上可能不如GPT-4V，但胜在免费开源，自己部署后随便用，不用心疼钱，我现在写作业分析图片都用LLaVA，足够应付了，偶尔遇到特别难的才会找GPT-4V帮忙，性价比这块LLaVA赢麻了。
LLaVA怎么本地部署啊，我是电脑小白能学会吗？
小白也能学会！我之前也是电脑小白，跟着B站上的教程一步一步来的，先去LLaVA的GitHub仓库，找到“Installation”部分，里面有详细的命令，pip install -r requirements.txt”，复制粘贴到命令行就行，模型权重去Hugging Face下，记得选适合自己电脑配置的版本，我第一次部署花了2个小时，主要是下载模型太慢了，中间还遇到一次依赖安装失败，百度了一下发现是Python版本不对，换了3.9版本就好了，只要耐心跟着教程走，肯定能搞定，相信我！
用LLaVA生成的内容会侵权吗？
这个得分情况看，如果你用的是自己拍的图片，生成的内容也是自己用，那就没问题，但要是用了别人的图片，尤其是有版权的，比如明星照片、受保护的 artwork，那可能就侵权了，我上次帮同学做PPT，想用一张网上找的插画，LLaVA生成了描述，但后来发现那插画有版权，赶紧换了自己画的简笔画，所以用的时候最好用自己的图片，或者确认图片没有版权问题，不然万一被找上门就麻烦啦。
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