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本文探讨了全图与切片处理在多模态大模型（MLLMs）中的应用差异，重点分析了LLaVA-UHD-v3模型如何揭示两种方法在高分辨率图像理解中的不同表现。研究表明，传统切片处理虽能缓解计算压力，但易丢失全局语义信息，而全图建模更有利于捕捉图像细节与整体结构，显著提升视觉语言任务的性能。LLaVA-UHD-v3提出了一种高效的全图建模方案，在保持计算效率的同时实现了对高分辨率图像的精细理解，为多模态模型的发展提供了新思路。