孩子上學以后，就遇到了一個很難纏的問題：坐姿不正確。

看書還好，做作業的時候不是頭趴下去，就是身子歪歪扭扭的。

買了專門的兒童學習桌椅和那種防止低頭的支架，都不管用。

苦口婆心地擺事實講道理：正處于身體生長發育的關鍵期，長期不良的坐姿對脊柱健康有著嚴重的影響。

孩子很理解，但是堅持一會兒就忘了，恢復自己最“舒服”的坐姿。把我逼得經常大聲訓斥：頭抬起來！坐直！

但是父母也不能這么一直盯著，總得想想辦法。

01

自動坐姿識別

作為程序員，必定要發揮編程的優勢，把監督坐姿這件事兒給自動化了。

先上網搜了一下，發現早在2019年，北郵已經有人申請了專利《一種基于深度學習的人體坐姿實時監視方法和系統》:

將拍攝的人體坐姿圖像實時輸入至核心處理器中；核心處理器將接收到的人體坐姿圖像作為輸入，進入已訓練好的Yolo3網絡中，輸出分類為人的包圍框，將輸出的包圍框輸入姿態估計器，通過G-RMI的網絡得到關鍵點骨架圖，將得到的骨架圖輸入分類器，得到人體坐姿圖像對應用戶的當前坐姿狀態......

你看，這個世界的牛人實在太多，無論你有什么新想法，總是有人比你先想到。

不過這個過程實在是復雜，我是做不來。

這兩年大模型很火爆，大模型生成文字、生成代碼、識別圖像、分析圖像已經相當成熟，能不能用它干點兒事情呢？

比如，可以開發一個App，每隔一段時間對孩子的坐姿拍一張照片，然后把照片發給讓大模型分析，看看坐姿是否正確，如果不正確App就可以語音提示。

相比專利中提到的方法，這個路子不需要我建立深度學習網絡，分類器，臟活累活都被大模型做完了，難度一下子降低了一個數量級，相當于降維打擊了。

就這么做，開干。

02

智譜GLM-4V-Flash

坐姿識別App功能很簡單，雖然我不是Android程序員，但我相信拍照語音等功能不會很復雜，在大模型的輔助下，很容易就能開發出來。

關鍵是對坐姿圖片的分析，這個一定得靠譜，不能把好的坐姿識別成壞的，更不能無法識別壞坐姿。

我又到網上搜索了一下，也詢問了幾個朋友，發現智譜的GLM-4V-Flash，它專注于高效的單一圖像理解，適用于快速圖像解析的場景，正好符合我的需要。

我試了一下，這個模型不錯，對圖像的分類、描述、推理都很棒。

比如我用兩個坐姿照片進行了測試，第一個是正確坐姿，第二個是錯誤坐姿。

可以看出對于每種情況，GLM-4V-Flash都能正確識別，并且給出更進一步的建議。

更重要的是，幾乎所有的大模型在調用多模態能力的時候都是收費的，而GLM-4V-Flash則完全免費！

03

實現

我寫代碼的時候，喜歡先實現最核心的部分，這個坐姿識別最核心的自然是調用GLM-4V-Flash大模型。

于是申請賬號，創建API Key，安裝智譜的SDK，這些步驟不用我展開詳細說，程序員都知道。

提示詞是這樣寫的：

指令：分析提供的照片中學生的坐姿，并在1到10分的范圍內進行評分。 如果坐姿大致正確，就不要因為一些錯誤的小細節而給低分，如果坐姿明顯錯誤，一定要給出低分（5分以下） 若坐姿不理想，請提供具體的改進建議。輸出結果應采用JSON格式，包含“score”和“suggestion”兩個字段。 背景信息：照片中的學生坐在書桌前，可能正在學習。照片從側面捕捉了學生的全身坐姿。 輸出格式： { "score": [分數], "suggestion": "[坐姿改進建議]", }

這個提示詞是我實驗了多次得出來的，有個關鍵點是“如果坐姿大致正確，就不要因為一些錯誤的小細節而給低分”，

因為我發現大模型比較嚴厲，坐姿稍微有點錯誤就被它抓住，從而打低分。

輸出是個JSON格式，包含了一個坐姿的評分分數，之所以沒有用“正確”或者“不正確”這種二元的評價，一方面可以增加手機App的靈活度，另一方面以后也許可以對坐姿情況進行統計。

有了提示詞，調用大模型就很簡單：

client = ZhipuAI(api_key="xxxxxxxx") # 填寫您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4v-flash", # 填寫需要調用的模型名稱
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": prompt
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url" : pic_url
}
}
]
}
]
)
message = response.choices[0].message
# 讀取其中的值
content = message.content

拿一個好的坐姿圖調用一下:

{
"score": 8,
"suggestion": "學生的坐姿總體上是正確的，背部挺直，雙腳平放在地上。"
}

對錯誤的坐姿，結果如下：

{
"score": 4,
"suggestion": "請注意保持背部挺直，避免長時間低頭看書或使用電子設備。"
}

你可能注意到了，GLM-4V-Flash模型現在不支持圖片上傳，只支持圖片鏈接，我手頭正好有個云服務器，可以把圖片上傳到那里去。

既然如此，干脆把邏輯改成這樣：

主要的邏輯都在服務器端實現，Android端只需要調用接口即可。

服務器端的邏輯不用自己從頭寫，可以用智譜的GLM-4-Flash模型來生成。

之前一直說的GLM-4V-Flash更加偏重視覺，而GLM-4-Flash這個模型更加通用，也是免費的。

生成的代碼還不錯，稍微改一下就可以用了：

手機端App的邏輯也不用自己寫了，讓GLM-4-Flash來幫忙吧：

其中核心的邏輯是這樣的，其他細節就不再羅列了

04

總結

可以看出，在GLM-4V-Flash和GLM-4-Flash這兩個大模型的輔助下，我快速完成了坐姿分析這個小應用，雖然其中還有很多細節（例如界面，提示詞，API等）需要打磨，但是核心功能已經搞定，開發效率是很高的。

作為新上線的的視覺理解模型，GLM-4V-Flash大模型是坐姿識別的核心擔當，表現相當不錯，對圖像理解準確，免費好用。和同樣免費的GLM-4-Flash搭配就是支持多模態的全家桶，后者有著128K上下文和超強推理能力，生成代碼對它來說就是小事一樁。

人工智能時代，建議大家都關注下大模型，關注一下GLM-4V-Flash，看看它的圖像處理能力，想一想如何把大模型融合到實際的場景當中，也許能發掘出屬于你自己的場景，提升工作效率，讓生活更加美好。

掃描下方二維碼或者點擊閱讀原文，立刻體驗智譜GLM-4V-Flash！