项目简介与模型基本介绍

DOTS-VLM1 是由小红书希实验室（Rednote HiLab）开源的多模态视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM），旨在推动视觉与语言理解的融合研究。DOTS-VLM1 采用主流的编码-融合-解码架构，支持图片与文本的联合理解与生成，适用于图文问答、图片描述、视觉推理等多种场景。

主要特性：

• 支持多模态输入（图片+文本），具备强大的视觉语言理解与生成能力
• 兼容主流视觉编码器（如 ViT、ResNet）与语言模型（如 LLM、BERT）
• 开源训练代码与模型权重，易于复现与二次开发
• 支持多任务微调，适配多种下游应用

模型定位：

• 视觉语言基础模型，面向开放领域的多模态理解与生成
• 适合学术研究、工业应用、AI Agent、辅助工具等场景

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模型能力与应用场景

1. 图文问答（Visual Question Answering, VQA）

• 能力：输入图片和自然语言问题，输出准确答案
• 应用：智能客服、辅助医疗、教育问答、内容审核等

示例代码：

from dotsvlm import VLM1model = VLM1.load_pretrained("dotsvlm1-base")
image = load_image("cat.jpg")
question = "这只猫是什么颜色？"
answer = model.vqa(image, question)
print(answer)  # "灰色和白色"

2. 图片描述生成（Image Captioning）

• 能力：输入图片，自动生成自然语言描述
• 应用：无障碍辅助、内容检索、社交媒体、自动标注等

示例代码：

caption = model.caption(image)
print(caption)  # "一只灰白色的猫趴在沙发上"

3. 多模态推理与理解

• 能力：支持图片与文本联合推理，如判断场景、推断关系、理解复杂指令
• 应用：AI Agent、智能推荐、复杂任务自动化

示例代码：

instruction = "请描述图片中的动物，并判断它是否适合家庭饲养。"
response = model.infer(image, instruction)
print(response)

4. 图文检索与匹配

• 能力：支持图片与文本的相互检索与匹配
• 应用：内容搜索、推荐系统、相似图片查找

示例代码：

results = model.search("一只猫在沙发上")
for img in results:show(img