基于视觉对比解码的多模态大模型幻觉消除系统产品系统

本系统聚焦多模态大模型图像理解领域，针对电商商品展示、智能安防监控、医疗影像分析、自动驾驶视觉识别等场景中，模型易出现的 “物体幻觉” 问题提供解决方案。在电商场景中，可避免商品图像被误描述导致的消费者误解；安防监控中保障目标识别准确性；医疗影像分析中降低虚假病灶描述风险；自动驾驶领域减少视觉误判引发的安全隐患，同时适用于 AI 内容创作、智能客服等对图像描述真实性要求高的场景，为多模态大模型的可靠应用保驾护航。

系统核心围绕多模态大模型幻觉消除展开，含五大核心功能：一是模型加载与并行推理，加载 LLaVA 系列模型并通过 8-bit 量化优化显存，并行处理原始与噪声图像推理；二是视觉噪声生成，将上传图像预处理为张量后叠加高斯噪声，构建干扰样本；三是交互式 Web 界面，支持多格式图像上传、提示词输入、VCD 参数调节，可视化噪声效果与三路输出结果；四是量化数据分析，比对三路推理的 Token 概率与熵值，精准识别虚假关联；五是 POPE 数据集评测，自动计算准确率、F1 值等指标，量化幻觉消除性能。

技术架构以 Gradio 为前端框架，后端集成 LLaVA 系列多模态大模型，采用 8-bit 量化技术优化硬件适配。通过图像张量预处理与高斯噪声动态叠加算法构建干扰样本，基于 VCD 算法设计对比惩罚机制，并行执行原始、噪声、修正三路推理。搭建量化分析模块，提取 Token 概率与熵值数据，结合 POPE 数据集实现自动化评测。系统部署支持服务器端启动，通过本地 URL 访问，前端可视化展示操作流程与结果，后台完成模型加载、推理计算与性能统计，全程实现推理过程可量化、结果可对比、性能可评估。