千问3.5-2B效果对比展示模糊图/小主体图/复杂背景图下的鲁棒性表现1. 视觉语言模型的能力边界测试千问3.5-2B作为一款小型视觉语言模型在实际应用中经常面临各种复杂场景的挑战。本次测试将聚焦三个典型困难场景模糊图片、小主体图片和复杂背景图片全面评估模型在这些条件下的表现。我们选取了日常生活中常见的三类图片进行测试模糊图片模拟手机对焦不准或运动模糊的情况小主体图片测试模型在主体占比很小情况下的识别能力复杂背景图片评估模型在杂乱环境中的注意力聚焦能力2. 模糊图片识别效果展示2.1 轻度模糊测试案例测试图片一张轻微模糊的咖啡杯照片杯身文字略有重影提示词请描述图片中的咖啡杯并尝试读取杯身上的文字模型输出 图片中央有一个白色咖啡杯杯身有棕色装饰条纹。杯子上印有COFFEE TIME字样但由于图片有些模糊最后一个字母识别不太确定。效果分析正确识别了主体物品类别和主要颜色对模糊文字进行了合理推测并诚实说明了不确定性在轻度模糊条件下保持了较好的识别准确率2.2 重度模糊挑战案例测试图片一张严重失焦的街景照片所有细节都呈现模糊团块状提示词请描述这张图片的主要内容模型输出 这是一张模糊的城市街景照片可以看到大概的建筑轮廓和道路但具体细节无法辨认。图片中间偏右可能有一个行人但无法确定。效果分析正确判断了图片整体类别为街景对模糊程度有清晰认知没有强行编造细节对可能存在的主体进行了合理推测但保持谨慎3. 小主体图片识别效果展示3.1 单一小主体识别测试图片广阔草原上的一只远处小羊主体约占画面5%提示词图片中有什么动物它在什么位置模型输出 在广阔的绿色草原背景中右下方有一只白色的小羊。羊的体型相对整个画面较小但可以辨认出它的轮廓和大致姿态。效果分析成功定位并识别了占比很小的主体准确描述了主体在画面中的位置对主体大小与画面关系有正确认知3.2 多小主体识别挑战测试图片树林背景中的三只不同位置小鸟每只约占画面2-3%提示词请数一数图片中有多少只鸟并描述它们的位置模型输出 在这张树林背景的图片中共发现三只小鸟。左上方的树枝上停着一只中间偏右的树干旁有第二只右下角的树叶间隐约可见第三只。第三只鸟由于被树叶部分遮挡看得不是很清楚。效果分析准确统计了分散的小主体数量对每个主体的位置描述精确对识别难度有客观评估4. 复杂背景图片识别效果展示4.1 多物品杂乱场景测试图片杂乱书桌上散落着书籍、文具、电子设备和零食提示词请列出图片中可见的主要物品模型输出 图片展示了一个杂乱的书桌上面有一本打开的笔记本电脑、两本堆叠的书籍、一个白色咖啡杯、几支散落的笔、一个智能手机、一包开封的饼干和几张零散的纸张。效果分析在复杂场景中准确识别了多个主要物品对物品状态的描述具体如打开的、散落的没有将背景误认为前景物品4.2 主体与背景颜色相近测试图片一只灰猫趴在灰色地毯上颜色非常接近提示词图片中的猫是什么颜色的它在什么上面模型输出 图片中央有一只灰色猫咪它正趴在一块颜色相近的灰色地毯上。虽然颜色接近但仍能分辨出猫的轮廓特别是它的头部和耳朵明显突出于背景。效果分析正确识别了颜色相近的主体和背景准确描述了识别依据轮廓特征对视觉挑战有清晰认知5. 综合效果分析与使用建议5.1 模型能力总结通过上述测试案例可以总结千问3.5-2B在困难条件下的表现特点模糊图片轻度模糊下保持较好识别率重度模糊时能判断整体场景但不编造细节对文字识别影响较大但会说明不确定性小主体图片能识别占画面5%以上的单一主体可统计和定位多个分散的小主体对极小或被遮挡主体识别存在局限复杂背景能分辨前景主体和杂乱背景可列举场景中的多个主要物品颜色相近时依赖轮廓特征识别5.2 实用建议基于测试结果给出以下使用建议图片质量方面尽量提供清晰图片主体占比最好超过10%避免严重模糊或过度压缩的图片复杂场景下可配合更具体的提示词提示词技巧对小主体明确指定关注区域如请关注右下角对模糊图片可添加如果看不清请说明复杂场景下可要求列出主要物品而非整体描述参数设置困难场景下调低temperature值(0-0.3)获得更保守结果适当增加max_length获取更详细解释多次尝试取最合理结果获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。