该图详细解析了“全局—局部葡萄病害诊断框架”的模型架构与实验设计：在输入组织上，通过颜色分离、显著性二值化等无框标注预处理，从原始叶片自动构造出全局与局部病斑双重视图；在双图指令微调上，将双路视觉元词与文本指令拼接，输入采用4位NF4冻结量化基座与可训练LoRA适配器的LLaVA-1.5-7B模型，利用回答词元的自回归交叉熵进行低秩参数更新；在贡献评估上，设计了输入消融、裁剪消融、外部验证与解释检验等对照实验，并提出了对原文献中“自动裁剪带来大增益”结论的存疑，指出需通过跨温室、跨采集集测试独立评估病斑定位与诊断准确性。该内容适用于从事农业多模态大模型架构研发与微调工作的算法工程师、专注视觉-语言模型表征对齐的研究者、智慧农业科研人员、计算机视觉方向研究生及农业信息化产品经理。