VLMs多模态大模型当下进展与思考

自从ChatGPT问世以来，人工智能领域经历了一场令人眼花缭乱的变革，特别是在视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的研究和应用上更是如此。VLMs通过结合视觉感知能力和自然语言理解能力，已经在诸如图像描述、视觉问答以及图像和视频的自动标注等多个方面展示出其惊人的潜力和应用价值。随着技术的不断进步，VLMs在处理复杂视觉和语言任务时的性能得到了显著提升，同时也为解决现实世界问题提供了新的视角和工具。

在过去的一年中，VLMs技术取得了飞速发展。本文旨在对这些技术进步进行梳理与思考，但将避免深入具体的论文细节，而是用简明扼要的方式介绍每篇研究的核心思想。若想了解更多细节，可参考相关论文的链接。

整体进展

引言：ChatGPT等语言模型没有视觉处理能力，大家认为实现强大的视觉模型可能还需要一段时间。然而，2023年3月份发布的GPT-4彻底改变了这一预期。GPT-4刷新了多个视觉榜单记录，并且展现出很强的图片理解能力。此外，相比ChatGPT，关于GPT-4的资料相对更少，使其更显神秘。

2022年11月，OpenAI发布了ChatGPT 3.5，一经推出便引起了轰动。紧接着在2023年3月，OpenAI发布了支持多模态输入的GPT-4，并展示了其强大的图像理解能力。这一突破立即在学术界引发了热烈反响，Vision-Language Models (VLMs) 的相关研究工作迅速增长。正如下图所示，无论是开源还是闭源的模型，都层出不穷，更新速度令人目不暇接。

From BradyFU (updated on April 2, 2024) 

从下图Opencompass榜单上可以看到，尽管GPT-4在模型效果上表现卓越，但追赶它的速度也很快。许多新发布的模型正迅速缩小与GPT-4之间的差距，不断刷新我们的预期。 

红框内为开源模型 from Opencompass

从榜单中可以清晰地看到以下几点： 

• GPT-4毫无争议地排名第一，尤其是最近发布的GPT-4o版本表现尤为突出

• 其他相关模型也在快速追赶，并在榜单上超过了GPT-4v 20231106版本

• 虽然国内模型相对OpenAI的产品还有一定差距，但与其他国外厂商如谷歌的GeminiVision相比，仍处于同一梯队

• 令人欣喜的是，许多开源模型在榜单上也名列前茅，甚至超过了一些闭源模型
   

以开源模型 internvl-chat-1.5 为例，其在文档问答、图片描述、图片问答的能力令人印象深刻。相关效果示例如下图：

internvl-chat-1.5 demo

但需要注意的是： 

• 大模型的评估本身也是一件复杂的任务，评估方法和指标还在不断完善中。因此，上述OpenCompass榜单上的指标只能作为参考，实际应用中哪个大模型表现更好还需要在具体业务场景中进行实测。 

• 模型输出中仍然存在幻觉、输出不稳定和泛化性问题，特别是对于一些较小的模型，这些问题更加明显。

• 当前的视觉大模型在处理速度上依然存在较大限制，因此在现阶段许多实时性要求较高的业务应用中，使用小模型仍然是更可行的选择。 

这些挑战提醒我们，在享受VLMs快速发展的同时，也需要理性对待其当前的局限和不足。 

小结：开源vlms从最初的Demo级别，迅速发展到现在许多业务中都已具备实际使用的能力，近一年进展可谓飞速。接下来，我们将探讨一下VLMs在过去一年中取得的进步，以及哪些方面仍需持续改进。

代表性工作 — LLaVA

引言：回顾一下代表性工作LLaVA，可以帮助我们更好地理解VLMs的基本范式，并分析其存在的问题以及近一年来的相关改进。

LLaVA(2304)作为VLMs的代表性工作，只需要几个小时的训练，即可让一个LLM转变为VLM。低成本训练，代码数据全部开源，极大的助力了社区对于VLMs的探索。 

LLaVA在模型结构上十分简洁，将视觉图像视作一种“外语”，利用vision-encoder和projection将“图像翻译成文本信号”，并微调LLM适应图像任务。 

• Vision-Encoder: ViT-L/14 

• Projection：单个线性层，后续改为两层MLP

• LLM：Vicuna-7B

训练数据包括： 

• 预训练数据：过滤CC3M后得到的595K image-text caption pairs数据 

• SFT数据： 

• 通过gpt-4生成的问答数据：158K instruction-following data

• Science QA问答数据集：21K多模态选择问答题 

整个训练包含二个阶段，一阶段利用caption数据只训练projection，二阶段sft数据训练projection和LLM。整个训练阶段冻结vision encoder。

初版本LLaVA的效果在很多业务问题上只能说是Demo级别，还有很多问题需要解决： 

• LLaVA只支持224，实际场景中224分辨率根本不够用，怎么处理高分辨率？ 

• vision-encoder用vit合适吗？projection使用简单的mlp对吗？视觉token和文本token这样简单连接在一起对吗？

• 这么点训练数据够吗？视觉encoder不需要训练吗？

• 没法做精细化图像感知任务，没法输出检测框和分割框，ocr能力弱

• 接入视觉信号，vicuna本身文本的能力怎么样，变强了还是变弱了？ 

• ... 

让我们带着这些问题来看近一年的工作，有些问题已经解答的比较好，有些问题还在持续探索中。

小结：现在看LLaVA初版效果一般，但在当时几个小时训练好，代码数据开源，诚意满满，让很多小成本玩家也能玩得起多模态。

高分辨率问题

引言：LLaVA默认的224分辨率远远不够，尤其对于文档任务来说至少需要896以上的分辨率；而直接扩大图像尺寸，会让图像token数据快速增加，不希望训练代价太大。

业务上会发现224分辨率根本不实用，在很多任务无法做到有效提取关键信息，学术圈也很快对高分辨率进行改进和支持。 

• 方式一：引入高分辨率分支，相关论文有 
  vary(2312)
   
  引入一个高分辨率分支，该分支加量不加价（输入大尺度图像1024*1024，但在网络设计上保证高分辨分支和低分辨率分支图像token数保持一致）

• 方式二：滑动切块，相关论文有
  UReader(2310)、 monkey(2311)、 llava-uhd(2403)、 InternLM-XComposer2-4KHD(2404)、 internvl-1.5(2404)
  等 

方式一有个问题，如果要求分辨率比1024还大怎么办，并且高分辨率分支还需要额外训练。解决分辨率更恰当的方案可能还是滑窗切块。大致的思路是将高分辨率图像切分成N个子图，每个子图resize到224或448，用同一个VIT提取N个子图的特征，然后将子图特征又聚合在一起。上述论文处理高分辨率都是采用这个逻辑，但在切块和聚合的细节上略有不同。 

• 其他细节问题 

• 切图是否会正好把文字切成两半影响性能呢？TextMonkey(2403)借鉴swin transformer添加shift滑窗机制。

• 有些任务需要大分辨率，有些其实小分辨率就够了，怎么自动决定用多大分辨率呢（上述动态切块都是自适应宽高比，不能自适应分辨率）？相关论文DualFocus(2402)让VLMs自己学会放大镜功能。

• 其实上述之所以要手动滑窗切块是因为VIT使用固定位置编码，无法像卷积一样任意扩大分辨率，如果使用swin transformer这类backbone是否可以实现任意分辨率而不用手动切块，或者将VIT修改为相对位置编码。

小结：个人认为分辨率问题在近期的VLMs研究中得到了相对较好的解决，尤其是在需要高分辨率支持的任务（如文档问答）方面，进展尤为显著。

数据

引言：LLaVA使用的训练数据相对较少，所以在业务上会发现泛化性不足，难以应用实际的业务；相比文本数据，视觉数据形式更多样，存储和采集更困难，我们该怎么构建好数据呢？

毫无疑问，数据才是训练一个好的VLMs的重中之重。

为了让vlm充分理解物理世界，我们要构造什么样的视觉数据呢？大致可以想到这些： 

• 基础的认知数据（caption）：知道什么是什么 

• 感知定位数据（检测、分割）：有精确的定位能力 

• 文档OCR相关数据：现实生活中非常重要的一类数据

• 复杂一点的思维链数据：需要用来激活VLM逻辑能力

• 3D数据/视频数据：这类数据才是真实的物理世界

• 其他行业图像：如医学图像、x光图像、雷达图等 

• ... 

这里每一项数据由于图像特性又可以分全局描述和局部描述，使得表现形式极为丰富；另一个问题是当前VLMs受限于只能输出文本，必须有image-text pairs，目前还没有做到像LLM一样"无监督预训练"(LLM预训练数据是人类产生的，其实也算是有监督，但是label很容易获取)。【如何充分挖掘利用好互联网上图文数据OmniCorpus(2406)？或者就直接用图像自回归训练？】 

所以训练数据的收集和构造对于VLMs来说是一个大难题，学术界对于这个问题也没有形成定论，大致是分成两类数据，一是预训练对齐数据，二是SFT数据。预训练数据会更偏向于感知，看上去更简单一点；SFT数据会要求更强的逻辑推理，看上去会更难一些。【具体哪部分数据放在预训练好？哪部分放在SFT好呢？哪部分数据又是真的有效呢？Dataset Selection(2405)】 

在训练数据的构造问题上建议直接查看开源论文的工作 internvl-1.5(2404)和 deepseek-vl(2403)，论文中收集的数据比较全，并且描述比较细。如下图所示为internvl-1.5训练数据：

这么多数据集，光下载就费劲，真是让人头大。一是期待有人能构建处理好的数据供直接下载；二是这么多数据大部分人其实没有资源去训练尝试。所以对大部分人更有意义的是如何构造业务上高质量的SFT数据。这里可以查看 Awesome-Multimodal-Large-Language-Models 持续跟踪最新的数据集相关的工作。

具体到笔者熟悉的文档领域，可以参考

mPLUG-DocOwl 1.5(2403), TextSquare(2404), Fox(2405) 等相关论文的工作。 

其他细节问题：当前VLMs对于检测框的bbox要么直接用归一化的数字(0~1000)表示，要么用特殊标记符（bbox_0～bbox_1000），合理吗？检测框还能用四个值表示，分割呢？ PSALM(2403)，PixelLLM(2312)

小结：数据这一块还没有收敛，也是各大公司的核心机密。无论是在学术研究还是商业应用中，数据始终是第一优先级，做好数据准备工作至关重要。对于大部分人员来说，如何获取和构建高质量的业务SFT数据尤为重要。

模型结构

引言：LLaVA模型结构比较简洁，是否需要设计更复杂的模型结构呢？

近一年，也有许多论文对模型结构进行尝试和改进。 

• Vision_encoder 

GVT(2305)中讨论将VIT换成DeiT, CLIP, MAE, DINO等其他自监督视觉backbone，DeepSeek-VL(2403)等工作使用了两种vison encoder联合编码图像特征(SAM+Siglip)，FUYU(2310)更激进的提出不用vision encoder，直接原图输入。 

• Projection 

除了MLP外，Qformer(2301)、 Resampler(2204)等也可以作为特征转换层。尽管还有一些论文提出新的抽取层C-Abstractor(2312)，但使用最广泛的还是MLP。即使minicpm-v(2402)、TextMonkey(2403)等采用非MLP方式也更多的是为了效率而不是效果考虑。 

• LLM 

通常都是直接复用开源LLM模型。有一个值得探究的点是文本token和图像token在LLM中是否应该区别处理，如InternLM-XComposer2(2401)会在在lora微调LLM时区别对待图像token和文本token，或者BEIT3(2208)在模型结构上就针对不同领域token设计专家模型。但目前最普遍的还是直接复用开源LLM。 

小结：从上述论文的结果来看，除了moe能明确用来训练更大模型外，其他网络结构的改动性能上变动并不显著；在数据没饱和的情况下，除非是大的模型结构创新，否则更值得做的事情是挖掘高质量数据。

理解和生成一体化

引言：当前提到图像生成，大家默认会想到diffusion，其实VLM也可以做图像生成。上文提到过当前VLMs训练时其实忽略了分割数据（文本不适合表示分割），如果VLMs能直接输出图像，是不是也能很好的利用分割数据；AGI必然会针对不同的需求，选择最高效的方式输出，而不仅仅是局限在文本输出上。

LLaVA目前只能处理图像理解任务，输出文本描述，而无法生成图像。

如果我们希望VLMs能够输出图像，该如何实现呢？最直观的办法是让VLMs先生成图像的文本描述，然后利用扩散模型（Diffusion Model）将这些描述转化为图像。然而，如果VLMs与扩散模型之间没有经过联合训练，生成效果可能会受到很大限制。

近一年也有不少相关工作，将理解和生成一体化。基于输出图像的形式，大致可以分为两类。 

• 方式一：连续embedding表示图像

• 相关工作有EMU2(2312), DreamLLM(2309), NExT-GPT (2309), SEED-X(2404)

• 这一类的工作特点在于输出图像的embedding，作为Diffusion的控制条件，利用Diffusion解码出图像。在优化LLM的图像输出embedding时，通常保持Diffusion冻结，相当于将Diffusion作为图像解码器

• 注意由于连续embedding需要使用回归Loss进行监督，和当前LLM的分类Loss不一致，所以需要修改LLM训练代码支持回归Loss

• 方式二：离散token表示图像

• 相关工作有LaVIT(2309), Unified-IO 2(2312)

• 这类工作使用vqvae(1711)将图像离散化，输出的是离散图像token，在训练框架上和当前LLM保持统一

• 这一类方法要考虑vqvae图像离散化有效性的问题。通常vqvae的图像词表是4k或者8k，是否能完美表示50176(14*14*256)像素空间呢？这里MagVit v2(2310)提出新的编码图像token的方式，可以将图像词表扩充至262K 

除了图像输出形式外，也许还需要对输出方式进行改进。LLM现在的自回归是为文本设计的，一个一个token蹦出来是符合人类语言特性的。但是人类看图像不是一个patch一个patch看的。而是先看图像整体再看细节。所以VAR(2404)提出在空间维度进行自回归训练，一次性输出一个scale的图像token，在速度和效果上都能和早期diffusion相提并论。

FoundationVision/VAR

其他：VITRON(2404)采用纯文本作为控制信号，并通过设计指令数据来微调大语言模型（LLM），从而优化其“调用文本”的输出效果。论文认为这种设计使得后端解码器在更换时变得更加容易和灵活，这为系统的可扩展性和适应性提供了显著优势，并能减轻LLM的训练负担。

小结：尽管VLMs在图像生成方面尚未如Diffusion方法那般广泛应用，但无疑是有潜力的。VLMs优越的长上下文理解能力和灵活的输出形式，使其在实际应用中比单独使用Diffusion更为便捷。虽然这一路线在技术细节上尚未完全成熟，但也有企业如VideoPoet、阶跃星辰坚定地在这一领域进行探索。

   
   
   
 
    
    
    

   
   
   

   
   
   
 
    
    
    视觉能让LLM更智能吗

   
   
   

引言：之前和非视觉同学讨论说，VLM看上去不就是接了个VIT吗，没啥特别的？知乎上也有讨论为什么是语言大模型产生“智能”，而不是视觉大模型产生“智能”——盲人看不见，也有智能，说明产生智能不需要视觉；很多动物也有视觉能力，但是并没有表现出太多的智能。

ChatGPT 令人兴奋，是因为它看起来非常聪明，能够生成类似人类的“智能”输出。但目前的VLMs更多是为大型语言模型 (LLM) 添加一个感官信号，很难说VLMs会比LLM更加聪明。

无论是NLP还是视觉算法同学，最终的目标无疑是实现通用人工智能（AGI）。如果说视觉和智能关系不大，那一定会让视觉同学感到沮丧。然而，当前VLM确实更多是以LLM为主体，并且没有明确的研究表明加入视觉信号的VLM在文本的逻辑推理任务上明显优于纯文本的LLM。

因此有必要深入探讨视觉与智能之间的关系，以及视觉在实现AGI过程中能发挥的作用。

▐  什么是智能

要想回答视觉是否能让LLM更智能，首先要定义什么是智能，以及智能怎么来的。在此简要概述笔者理解的“智能” （不一定对）。

首先将“智能”狭义的定义为“连接关系”。 

例如，单独的“人”这个词仅仅是一个指代，只有当我们将“人”这一概念与“手”、“头”、“车”等其他概念连接起来时，它才具有实际的意义。在狭义上，智能可以被定义为将各种事物和概念“连接”在一起的能力。

将智能的产生过程归纳如下：

• 首先通过观测运动的物理世界，我们会发现一些简单的“连接关系”，比如手和头是连接在一起的，树上有小绿片等。 

• 物理世界中存在着无数种“连接关系”，人类大脑无法事无巨细地全部记住，因此我们需要对这些简单的连接进行抽象处理。例如，树a和树b上都有小绿片，我们不会机械地记住每棵树上的每一片小绿片，而是将这些小绿片统一称为“树叶”。这些抽象概念通过文字得以存储，并永久保留。 

• 通过可存储的文字，我们有条件建立起更长久、更高级的连接，把长时间、大范围内的各种“连接关系”串联起来，进而抽象出更高层次的“连接关系”，例如物理定律。这些高级的连接关系形成了我们理解的高级智能。 

当然“智能”肯定不是这么简单就形成的，还涉及社会学、心理学、生物学等多方面因素。

从这个过程中可以看出，人类作为一个物种，其智能的发展经历了从视觉感知到文本信息的压缩抽象，再到更高级的思维连接的过程。然而，就个体发展而言，尤其是在婴儿的成长过程中，除了通过视觉进行自我学习和归纳总结之外，我们也在不断地向他们传授已知的连接关系。如果完全依赖儿童自己通过观察来归纳和总结，以形成智能，那么他们的成长曲线将会非常漫长，类似于人类整体历经数千上万年的发展历程。 

当前的大规模语言模型（LLM），在一定程度上就类似于婴儿。我们并没有让这个“婴儿”直接从视觉中学习和理解“连接关系”，而是通过文本向其传授人类已知的连接关系，从而加速它们智能形成的过程。然而，这个“婴儿”目前缺乏视觉（泛指其他感官模态）能力，也没有自我迭代和更新“连接关系”的欲望或能力。

▐  视觉能为LLM这个婴儿带来什么

简单思考一下视觉能为LLM这个“婴儿”带来什么？

• 扩展知识边界：视觉数据为“婴儿”带来了全新的连接关系，这些关系可能在文本数据中未曾出现或难以表达。 

• 提高学习效率：与文本相比，视觉信息在某些场景往往更加直观和丰富。这使得智能系统能够更快地从环境中学习，加速其认知能力的发展。 

• 纠正认知偏差：由于文本数据可能包含人类的偏见、歧视或错误信息，视觉数据提供了一种验证和纠正这些偏差的手段。通过直接观察现实世界，智能系统能够构建更加准确和客观的世界模型。 

• ... 

▐  纯视觉大模型可行吗

按照上述智能的分析，直接从视觉信号开始学习，是不是也会产生智能呢？论文LVM(2312)试图通过自回归的方式构建纯视觉大模型（没有文本）。如下图所示，该模型似乎也有最基本的模仿归纳能力。

视觉大模型LVM(2312)能通过prompt做简单的图像逻辑推理

但这种能力更多的像是动物的感知能力，是很短期的简单的“连接关系”，没有迭代到更高级的“连接关系”。 

毕竟LLM所看到的文本是人类几千年的智慧积累，纯视觉大模型还没有看过几千年的物理世界。那纯视觉大模型会涌现出高级智能呢？个人认为是有可能的，并且这种智能体可能会发展出一种非人类语言的抽象表示。这种抽象表示可能更高效、更直接，更适合机器智能。然而，如果仅仅依赖数据堆积而不在算法设计上进行迭代优化，其消耗的资源将是难以想象的。 

现阶段，更现实的做法是依托LLM来融合视觉信息，并在适当的时候让VLM自我迭代出超越文本的抽象表示，而不是一开始就抛弃文本，舍近求远。这种渐进式的策略不仅能让我们在已有基础上获得最大的收益，还能确保我们在探索和建设高级智能的道路上更加稳健和高效。 

其他： 

• 使用VLM进行纯感知任务的效果可能会更好，因为VLM是在已有“高级连接”的基础上重新建立“低级连接”。这种方法可能比纯感知模型更能区分出镜子中的人

• 现阶段的LLM这个“婴儿”缺乏自我迭代和更新的“欲望”。如何让这个“婴儿”设定一个合理的欲望，使其具备自我迭代的能力，同时又要限制其在自我迭代过程中不危害人类？

小结：目前开源界VLMs还是比较初级的阶段，数据、多模态输出等还没有完全准备好，这些模型在现阶段似乎还没有对“智能”作出显著贡献。尽管如此，与一年前相比，VLMs 已经取得了显著进步，并在许多业务场景中开始具备实用性。我们有理由相信，未来会有更“智能”的VLMs出现，为各类应用带来更多创新和突破。

总结

本文简要回顾了在Vision-Language Models (VLMs)领域中具有代表性的工作，如LLaVA，并总结了过去一年中VLMs的部分发展。由于能力和篇幅所限，我们仅总结了部分方向的工作，诸如3D、视频、Agent、具身智能等多个重要方向尚未得到讨论。最后，我们也对VLMs在智能领域的意义进行了思考，尽管这些思考可能带有一定的臆测成分，毕竟LLM是否算作真正的智能本身仍有争议。 

在总结和反思的过程中，我们希望为读者提供一个综合的视角，理解当前VLMs的发展的同时，也思考其未来可能的走向和应用。尽管道路充满挑战，我们依然相信，通过不断的研究和优化，VLMs将在实现通用人工智能的过程中扮演重要的角色。欢迎大家交流讨论～

参考资料

[1] opencompass: https://rank.opencompass.org.cn/home

[2] LLaVA(2304): https://arxiv.org/abs/2304.08485

[3] vary(2312): https://arxiv.org/abs/2312.06109

[4] UReader(2310): https://arxiv.org/pdf/2310.05126

[5] monkey(2311): https://arxiv.org/pdf/2311.06607

[6] llava-uhd(2403): https://arxiv.org/pdf/2403.11703

[7] InternLM-Xcomposer2-4KHD(2404): https://arxiv.org/abs/2404.06512

[8] internvl-1.5(2404): https://arxiv.org/pdf/2404.16821

[9] TextMonkey(2403): https://arxiv.org/pdf/2403.04473

[10] DualFocus(2402): 

https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer/tree/main/projects/DualFocus

[11] OmniCorpus(2406): https://arxiv.org/abs/2406.08418

[12] Dataset Selection(2405): https://arxiv.org/pdf/2405.11850

[13] deepseek-vl(2403): https://arxiv.org/pdf/2403.05525

[14] Awesome Multimodal Large Language Models: 

https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

[15] mPLUG-DocOwl 1.5(2403): https://arxiv.org/abs/2403.12895

[16] TextSquare(2404): https://arxiv.org/abs/2404.12803

[17] Fox(2405): https://arxiv.org/abs/2405.14295

[18] PSALM(2403): https://arxiv.org/abs/2403.14598

[19] PixelLLM(2312): https://arxiv.org/pdf/2312.02228

[20] GVT(2305): https://arxiv.org/abs/2305.12223

[21] FUYU(2310): https://www.adept.ai/blog/fuyu-8b/

[22] Qformer(2301): https://arxiv.org/pdf/2301.12597

[23] Resampler(2204): https://arxiv.org/pdf/2204.14198

[24] C-Abstractor(2312): https://arxiv.org/pdf/2312.06742

[25] minicpm-v(2402): 

https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V/blob/main/README_zh.md

[26] InternLM-XComposer2(2401): https://arxiv.org/abs/2401.16420

[27] BEIT3(2208): https://arxiv.org/pdf/2208.10442

[28] EMU2(2312): https://arxiv.org/abs/2312.13286

[29] DreamLLM(2309): https://arxiv.org/abs/2309.11499

[30] NExT-GPT(2309): https://arxiv.org/abs/2309.05519

[31] SEED-X(2404): https://arxiv.org/pdf/2404.14396

[32] LaVIT(2309): https://arxiv.org/abs/2309.04669

[33] Unified-IO 2(2312): https://arxiv.org/pdf/2312.17172

[34] vqvae(1711): https://arxiv.org/abs/1711.00937

[35] MagVit v2(2310): https://arxiv.org/pdf/2310.05737

[36] VAR(2404): https://arxiv.org/abs/2404.02905

[37] VITRON(2404): http://haofei.vip/downloads/papers/Skywork_Vitron_2024.pdf

[38] VideoPoet: https://hub.baai.ac.cn/view/34241

[39] LVM(2312): https://github.com/ytongbai/LVM

团队介绍

我们是供给智能团队，一个以AI能力为核心驱动的技术团队，基于视觉AIGC、多模态大模型、Agent等技术，服务于商品图片生成、商品库构建、商家经营辅助等诸多淘系供给侧（商家/商品/行业）业务。

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