视觉推理 Visual Reasoning

Appearance

视觉推理 Visual ReasoningAI 时代的媒体叙事实战指南

拒绝“抽卡式”生成。构建可推理、可审计、可协作的视觉逻辑系统。

🚀 从这里开始
回到温故智新主站
🧩

S-L-G-T 核心框架

Subject (主体) / Logic (逻辑) / Grounding (锚定) / Texture (质感)。一套通用的视觉语言标准。

🛡️

新闻级抗幻觉协议

专为数据新闻、非虚构写作与调查报道设计。让每一处像素都有据可查。

🤝

团队协作流

告别个人“玄学”调参，建立可复用的 Prompt 资产库与标准化工作流。

🔍 为什么需要“视觉推理”？ ​

传统的 AI 绘图往往陷入“抽卡”陷阱。我们通过S-L-G-T 框架，将随机生成转变为工程化输出：

🔴 传统 Prompt 模式🟢 视觉推理 (Visual Reasoning)
不可控：好看但经常“穿帮”可审计：基于证据锚定 (Grounding)
黑盒化：依赖形容词堆砌结构化：逻辑 (Logic) + 本体 (Subject)
随机性：人物场景难以统一一致性：可复用的数字资产与蓝图
偏见：模型固有的刻板印象中立：主动的去偏见与风格控制

🏗️ 核心方法论：S-L-G-T 体系 ​

这是本项目的核心引擎。请按以下顺序构建你的知识库：

1. S / Subject 主体定义 ​

"演员与道具的数字化档案"

  • Digital Casting：固定人物特征，拒绝“变脸”。
  • Object Blueprint：物体蓝图与结构规范。
  • S-Block：可复用的最小视觉单元。

2. L / Logic 画面逻辑 ​

"导演视角的空间调度"

  • 空间拓扑：网格系统与信息流向。
  • 视线引导：如何用构图讲故事。
  • 视觉修辞：隐喻、对比与并在的逻辑实现。

3. G / Grounding 证据锚定 ​

"新闻事实的校验锚点"

  • 抗幻觉协议 (AGP)：如何通过提示词锁死关键事实。
  • 史料与数据：将抽象数据转化为具象视觉的映射规则。

4. T / Texture 质感风格 ​

"符合叙事语境的画风"

  • 媒介模拟：从胶片颗粒到数据可视化的风格配方。
  • 去AI味：消除过度平滑、高饱和的“塑料感”。

🚀 实战案例库 ​

理论服务于实战。我们从真实的项目复盘中提炼方法：

  • 🗺️ 城市与地理
    • 温州生物图谱、古港考古复原、城市基建可视化。
  • 🧑‍🔧 职业与众生相
    • 外卖骑手、工厂技师、医护人员的非刻板画像。
  • 📊 信息图与图解
    • 突发灾害预警、政策结构图、复杂流程拆解。

💡 谁适合使用？ ​

  • 新闻编辑与记者：需要为报道配图，且对准确性有极高要求。
  • AIGC 产品经理：需要建立团队内部的 Prompt 标准化流程。
  • 科普与教育工作者：需要长期输出风格统一、逻辑严密的解释性图像。

🏁 下一步 ​

不要停留在理论。选择一条路径开始：