跨模态翻译的技术实现
Malette Art 的图片翻译工作流整合了 CLIP 视觉理解和 GPT-4 多语言生成两大模型优势。处理流程分为三阶段：首先通过 BLIP-2 模型分析图像中的物体、动作、场景等 143 个视觉要素；接着系统自动生成结构化的 JSON 格式中间描述（包含颜色、空间关系等 29 个维度特征）；最后由本地化大模型输出目标语言文本。目前支持中英日韩法等 12 种语言互译，专业术语准确率达 91.7%。
教育领域用户可将教材插图转化为盲文描述，跨境电商卖家能自动生成多语言商品详情。测试数据显示，相比传统人工翻译，该工作流将本地化效率提升 40 倍，单张图像处理成本降至 0.15 美元。系统还保留原始视觉要素的语义关联，确保翻译结果不丢失关键细节信息。
This answer comes from the articleMalette Art: an AI-based authoring platform for workflow-generated images and videosThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 图片翻译工作流实现视觉内容的多语言转化
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil