多模态协同的界面控制方案
大模型（如GPT-4V）单独处理界面截图时存在操作定位不准、步骤缺失等问题，OmniParser通过以下架构改善：
- 结构化中间层：将截图转换为包含元素坐标、类型、状态的JSON树
- 多模型管道：检测模型 → 描述模型 → 控制指令生成的分级处理
- Windows 11沙箱：提供真实操作环境验证指令可行性
Implementation of recommendations:
- 安装时确保完整下载三个权重子模块（detect/caption/florence）
- 在Gradio Demo中先测试解析效果再对接LLM
- 对关键操作元素添加confidence阈值过滤
该方案使操作指令生成准确率从63%提升至89%，特别对下拉菜单等复杂控件效果显著。
This answer comes from the articleOmniParser: user interface screenshots parsed into structured elements for easy understanding and manipulation by large modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升大模型对界面操作指令的生成准确性？
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