WeVisOne-VL 运营中

WeVisOne-VL 是腾讯微信视觉团队开源的视觉-语言基础模型，基于 Qwen3-VL，提供 2B 和 4B 两个版本。WeVisOne-VL 用统一的结构化 token 预测方式，让一个模型同时完成检测、指代定位、计数、指点、OCR、指代分割和可提示抠图七类任务，通过一个仅 960 万参数的像素解码器直接输出掩码或发丝级抠图，无需外挂 SAM。WeVisOne-VL 训练数据超 1 亿张图、约 36 亿个目标框，经三阶段课程式微调加强化学习，在 30 余个基准上领先同类模型。

目标检测：可以根据”找出所有狗”类指令直接输出图中全部目标框。
指代定位：可以根据”穿红衣服的人”等自然语言描述锁定图中具体目标。
计数：回答图中有多少个指定类别的物体。
指点：理解”那个杯子”等指向性描述，找到被指的物体。
OCR：读取图中文字内容并标注其位置。
指代分割：沿目标轮廓逐像素描边，输出二值掩码。
可提示抠图：输出连续 alpha 通道，发丝等半透明细节保留自然，可直接换背景。

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坐标即 token 的结构化输出：模型把坐标离散化为 1001 个专用 token，一个框恰好占 4 个 token、一个点占 2 个 token，检测框、文字位置和像素掩码都用同一套词表表达，再用结构化 next-token 预测统一生成，换任务只是换 prompt 前缀，目标不存在时直接输出 None。
内嵌像素解码器替代 SAM 级联：模型在 Qwen3-VL 底座外接一个仅 960 万参数的小模块，视觉特征适配器先取底座预合并前的四层 ViT 特征经深度卷积细化成共享特征金字塔，每个 token 的隐状态加上傅里叶编码的框先验组成实例查询，经 6 个可变形交叉注意力块迭代细化，最后由实例条件稠密头先用动态卷积核预测掩码、再经 S/4→S/2→S/1 粗到细级联恢复发丝级全分辨率 alpha 抠图，全程不依赖 SAM 等外部分割模型。
课程式训练加混合任务强化学习：预训练后依次经历任务对齐、高分辨率与密集场景、像素级三阶段 SFT，最后用 178K 不确定性筛选的样本做混合任务 GRPO 强化学习，框更准、幻觉更少，其中”图里没有目标也要框”和”图里有目标却漏框”两类错题被重点惩罚，使拒识能力与有目标时的定位精度同步提升。
知识图谱驱动的数据引擎：以类别和指代表达的知识图谱做目标化采集，由 SAM3 加内部 DINO 检测器产候选框、Qwen3-VL 交叉验证真伪、SAM2 扩展成掩码、BiRefNet 与 MatAnyone2 生成连续 alpha 候选，样本须通过 IoU、覆盖率、前景精度等一系列检查才被接受，部分人工抽查，模型犯的错误回流进下一轮筛选，累计标注超 1 亿张图、约 36 亿个目标框，形成自我改进的标注闭环。

获取代码：从 GitHub 克隆 Tencent/WeVisOne-VL 仓库并按 README 安装依赖环境。
准备模型：从 Hugging Face 下载 WeVisOne-VL-2B 或 WeVisOne-VL-4B 权重。
构造任务提示：按任务在 prompt 中写明需求，如检测”Locate all the instances of …”、指代定位描述目标、抠图要求输出 alpha，并可通过 、、 等结构化标签传入已有标注。
调用推理：用仓库提供的 model.predict() 接口（官网演示即此接口）把图片加提示送入模型。
解析输出：模型逐 token 生成结果，坐标从 <0>–<1000> 专用 token 还原为归一化坐标， 触发像素解码器输出掩码或 alpha，目标不存在则返回 None。
后处理应用：把框、掩码或抠图结果映射回原图尺寸，可用于检索、标注、换背景等下游任务。

拒识可靠：图里没有目标时敢说”没有”，不再硬凑答案，大幅降低视觉感知环节的幻觉。
一模型多任务：检测、指代定位、计数、指点、OCR、分割、抠图七类任务共用同一模型，换任务只需换提示词，省去多模型拼接的部署和维护成本。
免外挂 SAM：内置 960 万参数像素解码器直接输出掩码和发丝级抠图，替代”检测器+SAM+抠图模型”的三段级联，推理链更短。
精度和细分粒度兼得：1 亿张图、36 亿框的大规模标注加课程式训练与混合任务强化学习，使其在 30 余个基准上同时领先通用 VLM 和专用模型，抠图 MAD 几乎减半。
开源可部署：2B 和 4B 两个版本权重、代码和工具链全量开放，Apache 2.0 许可，可网页试用也可本地运行，对小团队友好。

项目官网：https://tencent.github.io/WeVisOne-VL/
GitHub仓库：https://github.com/Tencent/WeVisOne-VL
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/tencent/wevisone-vl
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2610.31329

内容审核与安全检测：凭”敢说没有”的拒识能力精确找出图中违规物体，找不到即明确返回无，减少漏审误报，契合微信内容生态的审核需求。
电商商品抠图：输入商品图直接输出发丝级 alpha 抠图，一键生成白底图和换背景海报，替代人工修图和多模型拼接流水线。
文档票据结构化：OCR 加位置输出把发票、合同、表单转成带坐标的结构化数据，实现自动化录单与对账。
数据标注与检索增强：用指代定位和分割批量产出带框带掩码的标注数据，或以文搜图时返回精确目标区域而非整图，服务下游模型训练与检索。
机器人与自动驾驶感知：端侧部署做环境感知与目标操作，拒识机制避免”把空气当障碍物”的幻觉，提升作业安全性。