多模态AI应用开发实战：图像+文本+语音融合
多模态AI应用开发实战：图像+文本+语音融合
多模态技术栈
视觉理解
CLIP模型：图像-文本对齐
BLIP模型：图像描述生成
VQA模型：视觉问答
语音处理
Whisper：OpenAI语音识别
SpeechT5：微软TTS合成
Wav2Vec：语音特征提取
实战案例
智能图片标注
使用BLIP自动生成图片描述。
视频内容摘要
- 提取关键帧
- 逐帧描述
- 生成整体摘要
语音笔记助手
- 语音转文字
- 提取关键信息
- 生成结构化笔记
架构设计
流水线架构
模态识别 → 特征提取 → 特征融合 → 任务执行 → 输出生成
融合策略
- 早期融合：数据层面
- 中期融合：特征层面
- 后期融合：决策层面
性能优化
- 批处理提升吞吐
- INT8量化减少显存
- 模型蒸馏降低延迟
部署方案
FastAPI + Docker容器化，提供REST API。
应用场景
智能客服、内容审核、教育培训、医疗诊断、电商搜索
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