模型：deeplabv3+ 去除笔迹的任务定义为分割任务。因此使用名为 Deeplabv3+ 的语义分割模型来解决这一任务。 实现：train predict 效果与网易相似 https://ai.youdao.com/handwritingErasure.s#/

面向对象与问题解决 本方案面向天津大学师生和研究人员，打造了一个专属于校内用户的多模态AI交互平台。在当前教育环境中，一般性AI工具往往难以满足学术精确性和专业领域的深度需求，且公共大模型平台存在数据安全和隐私保护的顾虑。本项目解决了学术环境中对高质量AI交互工具的迫切需求，为教学、科研和学习提供安全可靠的智能助手，同时确保数据不外泡，满足校内信息安全标准。 方案特色与市场差异 相比市场上常见的通用型AI聊天方案，本平台具有以下突出特点： 多模态交互能力：支持文本与图像混合输入，可实现图文结合的深度交流，特别适合教学场景中的复杂知识传递和科研中的图表分析。 流式响应机制：采用实时流式响应技术，AI回复过程可见，大幅提升用户体验和交互效率，避免了传统请求-响应模式的等待焦虑。 校内专属定制：系统UI采用天津大学主题色彩（深蓝色#0a2351），结合学校特色，提升师生认同感和归属感。 多模型灵活切换：用户可在DeepSeek-R1和千问VL-2.5等先进大模型间自由切换，根据不同学科需求选择最适合的模型，满足从理工科到人文学科的多样化应用场景。 会话管理系统：完善的对话存储与管理功能，支持会话创建、重命名和归档，方便用户进行知识沉淀和学习复习。 图像智能处理：具备高级图像上传与分析能力，支持各类学术图表、实验数据和教学资料的深度理解。 技术架构与产品组成 本方案采用现代化前后端分离架构： 前端技术栈：React + TypeScript构建，采用Context API进行状态管理，实现了轻量高效的用户界面。 后端服务：基于Flask的RESTful API设计，集成了图像处理服务和大模型调用接口，确保响应速度和系统稳定性。 数据存储：采用关系型数据库存储用户会话和消息历史，结合图床服务实现高效的多媒体内容管理。 AI模型集成：DeepSeek-R1 671B（擅长逻辑推理和专业领域）和QwenVL-2.5（视觉语言多模态能力强）双模型支持，满足不同学科的智能助手需求。 本项目成功融合了先进AI技术与教育场景需求，为天津大学打造了一个专属的、安全的、高效的智能交互平台，极大提升了校内智能化教学与研究水平