该图对比了病斑视觉训练中三种具有代表性的方法：PD-CLIP、DLCAF与AgriMM，解析了它们在区域证据、合成真实迁移与图文对齐上的技术差异。PD-CLIP聚焦合成数据与真实域之间的细粒度对齐，通过UE5场景生成与双流视觉提取（全局外观+病斑细节），结合复合适配完成跨域迁移，解决真实标注昂贵的问题。DLCAF利用全局语义与专家标注的局部区域进行双重对齐（全局描述+局部一致性），以应对背景光照等干扰，并输出场景级预测，其后端LLM仅负责管理建议。AgriMM则采用混合视觉骨干与多尺度区域-文本学习，通过多尺度语义增强金字塔和区域级文本对比学习，实现细粒度病斑检测。图底明确提示：这些系统都使用了视觉语言学习，但只有明确涉及文本生成梯度和语言解码器更新时，才能称为“生成式大模型端到端训练”（注：AgriMM不是生成式LLM）。该图逻辑清晰，直观揭示了不同技术路线的核心机制与边界。无论你是正在设计多模态病害识别架构的算法工程师、寻找细粒度视觉对齐灵感的硕博研究生，还是希望将合成数据与真实场景无缝迁移的农业交叉学科专家，都能从中获取极具价值的技术参考。