上传清晰图表图片后，系统自动提取结构化数据并生成自然语言分析，准确识别趋势、峰值及环比变化，需确保分辨率≥800×600、无模糊水印，pdf图表须导出为png，上传后待“已就绪”再提问。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
你需要从一张折线图或柱状图里快速知道销售额是涨是跌、哪个月最高、整体趋势是否稳定，不用手动读数、不用切到Excel算增长率，直接上传图片就能拿到结构化结论和自然语言分析。
准备图表图片
确保图表是清晰截图或高质量导出图，分辨率不低于800×600像素；模糊、反光、带水印的图会导致OCR识别失败，数据提取错误率上升30%以上。
若图表来自PDF，不要直接截图——先用Adobe Acrobat或WPS“导出为图片”功能保存为PNG，避免文字锯齿化。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
上传并触发解析
打开STEP3-VL-10B WebUI界面（地址通常为http://localhost:7860 或你部署的域名），点击【上传图片】按钮，选择已准备好的折线图或柱状图文件。
上传完成后，【必须等待进度条走完且出现“已就绪”提示】再输入问题，否则模型会处理空白图像，返回“未检测到有效图表”。
在提问框中输入中文自然语言指令，例如：“这张图展示的是2024年各月销售额，请提取每月数值，并分析增长趋势和峰值月份。”
获取趋势分析结果
模型会在3–8秒内返回两部分内容：左侧是结构化数据表格（含月份、数值、环比变化率），右侧是自然语言分析段落。
第一步：检查坐标轴识别是否正确——模型会自动标注横轴为“时间（月）”，纵轴为“销售额（万元）”。如果识别成“类别”或“索引”，说明图中轴标签字体太小或被遮挡，需重新上传更清晰版本。
第二步：核对关键数值是否与图中柱高/折点位置一致。模型在MMMU基准测试中柱状图数值提取准确率达92.7%，但若图表使用非标准刻度（如纵轴从50万开始而非0）、或存在双Y轴，需人工复核首尾两个数据点。
第三步：阅读趋势结论。模型生成的分析会包含“稳定上升”“阶段性回落”“加速增长”等定性判断，并自动标注拐点（如“4月起增速明显加快”）。这类判断基于斜率变化率计算，不是简单线性拟合。
