本图为课题技术路线图，主题是阐释三类领域约束如何介入多模态大模型并分阶段发挥作用，重点明确约束介入位置、参数更新路径、阶段继承与可证伪验证。输入分为图像与区域证据、症状与病害知识、环境与可比条件三类数据源；底层是共享多模态大模型基座，依次经过视觉编码器、区域病斑表征、跨模态连接器、语言模型，再通过 Adapter 或 LoRA 完成领域适配参数更新，M1‑M2‑M3 之间实现模型阶段继承复用。整个研究依次落实三项约束任务。研究 1 开展症状关系约束的细粒度语义表征与领域适配，回答共享什么、区分什么。流程依次完成症状关系建模、多正样本对齐、病类边界保持与领域参数更新，得到 M1 症状语义表征模型，作用于调整语义空间，设置对应验证判据。研究 2 实施区域证据绑定的定位‑属性‑诊断联合学习，回答诊断依据是什么。经过区域证据绑定、证据嵌入生成、反事实证据响应、忠实诊断约束，输出 M2 证据驱动诊断模型，把区域证据构建成可观测可检验的内部线索。研究 3 进行症状可比性驱动的条件稳健表征与跨环境泛化，回答何时应当稳定。执行可比条件判定、选择性一致性、跨组稳健优化、独立外部测试，得到 M3 条件稳定泛化模型，仅在症状可比时约束模型，不直接全部剔除环境扰动。底部设置多组对照消融实验，从准确率、证据忠实度、跨环境稳定性多个维度完成综合评价，整套方案不把大模型直接当作创新点，创新聚焦于三类领域约束的设计。无论撰写项目申报书的科研人员还是研究生，都可以依托这张技术路线梳理分阶段研究逻辑。