多模态与 AIGC：用 TensorFlow 构建图文 / 语音 / 视频生成模型

多模态与 AIGC：用 TensorFlow 构建图文 / 语音 / 视频生成模型

🎯 本章目标

• 了解主流 AIGC 多模态模型架构（图像、语音、视频）
• 构建文本生成模型（GPT-like）
• 构建图文生成模型（图像 Caption / Text-to-Image）
• 构建文本转语音模型（TTS Tacotron2 / FastSpeech2）
• 构建视频生成模型思路（AutoRegressive + Diffusion）
• 实战：用 TensorFlow 构建一个图像 Caption 模型，并导出部署

一、AIGC 多模态发展全景

二、构建文本生成模型（GPT结构）

我们以一个 Mini GPT Decoder 结构构建为例（AutoRegressive 单向模型）：

class MiniGPT(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, max_len, d_model=256, num_heads=8, num_layers=4):
        super().__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.pos_enc = positional_encoding(max_len, d_model)
        self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, d_model*4) for _ in range(num_layers)]
        self.final = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

    def call(self, x, mask):
        seq_len = tf.shape(x)[1]
        x = self.embedding(x) + self.pos_enc[:, :seq_len, :]
        for dec in self.dec_layers:
            x = dec(x, mask)
        return self.final(x)

• 自回归预测下一 token（训练阶段使用 teacher forcing）
• 推理阶段需逐 token 生成（可使用 greedy / sampling / beam search）

三、图文生成模型示例（图像 Caption）

✅ 架构：

图像（CNN） → Encoder (resnet50)
文本 → Decoder（Transformer）

训练目标：给定图像特征，生成描述性文本

✅ 示例代码：

# 图像编码器
def build_cnn_encoder():
    base_model = tf.keras.applications.ResNet50(include_top=False, weights='imagenet')
    base_model.trainable = False
    model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.layers[-1].output)
    return model

# 文本解码器
class ImageCaptionDecoder(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, d_model):
        super().__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.attn = MultiHeadAttention(d_model, 8)
        self.ffn = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(d_model, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
        ])

    def call(self, img_feat, caption_input):
        x = self.embedding(caption_input)
        context = self.attn(x, img_feat, img_feat, mask=None)
        x = self.ffn(context + x)
        return x

训练时目标是：输入图像 + 前缀文本，预测下一个 token。

四、语音生成模型：Tacotron2 简化版结构

文本输入（词向量） →
Encoder →
Attention →
Decoder（生成梅尔频谱） →
Vocoder（Griffin-Lim / WaveGlow） →
音频输出

✅ 可用预训练模型：

• TensorFlowTTS：支持 Tacotron2, FastSpeech2, MB-MelGAN
• 示例生成：

from tensorflow_tts.inference import AutoProcessor, TFAutoModel

processor = AutoProcessor.from_pretrained("tensorspeech/tts-tacotron2-ljspeech-en")
tacotron2 = TFAutoModel.from_pretrained("tensorspeech/tts-tacotron2-ljspeech-en")
mel_outputs, _, _ = tacotron2.inference(input_ids=tf.constant([[1, 23, 45, 3]]))

可配合 vocoder（如 MB-MelGAN）转为 wave 文件。

五、视频生成模型（探索）

目前主流方向：

TensorFlow 社区尚未完善视频生成流水线，建议结合：

• keras-cv
• Runway’s Gen2 思路

六、实战：用 TensorFlow 构建图像 Caption 模型并部署

✅ 输入：

• 图像文件（.jpg/.png）
• 输出：自然语言描述

✅ 推理流程：

img_feat = cnn_encoder(preprocess(img_input))  # shape: [1, 49, 2048]
caption_input = tf.constant([[tokenizer.bos_id]])
for _ in range(max_len):
    logits = decoder(img_feat, caption_input)
    next_token = tf.argmax(logits[:, -1, :], axis=-1)
    caption_input = tf.concat([caption_input, tf.expand_dims(next_token, 1)], axis=-1)
    if next_token == tokenizer.eos_id:
        break

✅ 导出部署：

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[None, None, 3], dtype=tf.float32)])
def caption_model(img_tensor):
    feat = cnn_encoder(img_tensor)
    caption = decoder(feat, tf.constant([[tokenizer.bos_id]]))
    return caption

tf.saved_model.save(model, "caption_model")

可以用：

• TensorFlow Serving 部署
• 转换为 TF.js 网页 caption 模型

✅ 本章小结

文章来源于互联网:多模态与 AIGC：用 TensorFlow 构建图文 / 语音 / 视频生成模型

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