简约扁平化流程图风格多模态教育数据构建流程插画

我正在为我的毕业论文绘制一个数据构建流程图。请为我创建一个专业、清晰、符合学术规范的流程图，描述多模态教育描述数据集的构建过程。**绘图要求：**1. **风格**：学术论文插图风格，使用浅色背景（白色或浅灰色），线条清晰，字体可读2. **配色**：使用蓝色和绿色为主色调，不同阶段用不同色系区分3. **布局**：从左到右的水平流向，分为两个主要阶段4. **元素**：使用标准流程图符号（矩形为过程，菱形为决策，椭圆形为起止，平行四边形为数据）**流程图内容：****第一阶段：视觉定位基础层（左侧，蓝色调）**- 起始：原始教育视频（椭圆形）- 过程1：视频抽帧（矩形）- 过程2：目标检测YOLOv8（矩形）- 决策：检测到人物？（菱形，两个分支：是/否）- 数据：人物边界框Bbox（平行四边形）- 过程3：区域裁剪（矩形）- 输出：带坐标的裁剪图像（平行四边形）**第二阶段：语义标注增强层（右侧，绿色调）**- 输入：裁剪图像+Bbox坐标（平行四边形）- 过程4：多方位提示工程（矩形）- 过程5：大语言模型GPT-4V调用（矩形）- 输出：自然语言描述（平行四边形）- 过程6：结构化行为标签抽取（矩形）- 最终输出：高质量多模态数据集（椭圆形）**连接关系：**1. 原始教育视频 → 视频抽帧2. 视频抽帧 → 目标检测YOLOv83. 目标检测YOLOv8 → 检测到人物？（决策点）4. 检测到人物？[是] → 生成Bbox → 区域裁剪 → 裁剪图像5. 检测到人物？[否] → 结束或处理下一帧6. 裁剪图像 → 多方位提示工程7. 多方位提示工程 → GPT-4V调用8. GPT-4V调用 → 生成自然语言描述9. 自然语言描述 → 结构化标签抽取10. 结构化标签抽取 → 高质量多模态数据集**技术标注：**- 在对应步骤旁用小字标注关键技术，如：(YOLOv8)、(GPT-4V)- 在流程图上添加标题："图5-1 多模态教育描述数据构建流程图"**视觉优化：**- 使用箭头明确指示流向- 适当留白，避免拥挤- 每个阶段用浅色背景块区分- 添加简单的图例说明（如果需要）请确保图表专业、美观，适合学术论文使用。