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盘点一下上半年工作用到的AI产品和技术

发布日期：2025-07-30 07:31:48 浏览次数： 1557

作者：范勤奋

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最近两三个月已经彻底脱离了移动开发者这个标签，转向偏模型应用开发这个方向了，简单做了一个项目，虽然是照葫芦画瓢，但也收获蛮多，这周项目节奏缓下来了，我尝试回顾一下最近半年，开发产品中接触到的各种 AI 类的产品和技术。

今年在产品上用到的第一个 AI 相关技术就是，4 月份上线的离线端语音模型，之前写过的这篇文章有相关的介绍说明，上线了端语音模型之后，社区效果反馈还不错，具体技术栈是 Sherpa(语音处理框架)+KokoroTTS(模型)。

之前我们用的是 AWS 的 TTS 模型，缺点就是技术调用链路有点长和复杂，端语音调用相对更加简单，因为只发生在端侧，但是因为性能问题，需要拆分语句进行生成，否则单次生成较多文本的耗时还是挺长的。

五月份的时候开始调研新的项目，因为没有移动端的开发任务，所以我们两个客户端工程师都转做前端和模型，开始调研各种LLM语言模型。

我负责找模型和搭建语言模型的测试环境。能找到开源模型的地方其实很有限，就像是找开源代码库选 Github 一样，开源模型一般都会放在 Huggingface 上，有的模型还在 Huggingface 上搭建了 Space 来让用户来测试使用。

我们找的参数量并不那么大的，专门针对聊天优化过的模型，我发现这些开源的模型很多都是 Mistral(这个被提到的次数还挺多的)和其他什么模型，合并出来的一个新的模型，不光有儿子模型还有孙子模型，还是针对模型重新拿数据训练过的模型，reddit社区上有很多类似模型使用的讨论，我们挑选模型的时候也会参考社区的反馈。

运行部署模型的工具就是 Ollama，年初在测试DeepSeek小模型的时候其实用过 Ollama，那时候就是在电脑上部署小模型，现在重新用起来后，我直接在 AWS 服务器用 ollama 去运行我们找好的模型，开放接口给客户端用，项目目前跑了差不多两个月，还算稳定，而且我们的主产品也开始在用这种技术方案。

目前还没有遇到太大的瓶颈，之前朋友推荐用vLLM，好处是更加强调并发和吞吐，其实后端就应该用这个。我们那个方案只是临时的，遇到问题还要往这边迁。这是后话。

测试语言模型就是用Gradio这个开源工具去搭建网页，如果你用过 Stable-Diffusion-WebUI 那你一定不会对 Gradio 陌生，因为 SDWebUI 的界面就是用 Gradio 搭建的。风格实在过于明显。

我们的产品涉及多模态，不光是文字，也有语音和图片。克隆语音模型，我们本来是想用 CosyVoice3.0，但当时这个模型只是给了效果，还没有最终开源，通过调研，最终选择了一个商业的语音克隆服务 papla media，我们上传一段语音，模型就能根据这段语音，泛化出任意文本对应的语音。

再接下来就是这一个月重点在关注的生图模型选择，我们把 Stable-Diffusion-WebUI 和 ComfyUI 都实践了一下。

最开始我们生图服务使用的 Stable-Diffusion-WebUI 这个界面/框架，使用的模型是 C 站上找的 realDream_15SD15.safetensors，我们的生图目标是，要针对指定人物进行生图(也就是保持人脸一致)，以及人物姿势多样化。

单说保持人脸一致性这个问题就使用过提示词方案、 IPAdapter 方式，但是最后效果都不理想，最终还是选择了效果最好成本也最高的 LoRA 方式实现。

关于人物姿势方面，我们发现因为 LoRA 的素材不够多元化，导致人物的姿势很难遵守提示词，于是又引入了 OpenPose 去做姿势遵从。

针对人物脸部优化，又引入了 AdDetailer 插件，感觉 SDWebUI 这套方案全靠各种插件续命... 当然上面这所有的插件使用调用，最后还要包装成 API 的方案暴露给后端，让后端去调用生图。

但是 SDWebUI 有一项最终也没有搞定，就是手部畸形的问题，我尝试从 C 站上单独下载了手部的 LoRA 模型去优化，最终也没有解决... 问了下卖给我们 LoRA 模型的淘宝卖家，他说 SD1.5甚至 SDXL 基座的生图模型都有类似问题，最终推荐我们用 FLUX 模型。

于是老板接着让继续搞 ComfyUI+FLUX的组合，工作流搞的还算简单，但是人脸一致性这个要继续在淘宝店上找卖家 LoRA模型，为了省钱，老板让我自己研究 LoRA。

最近这一两周基本上我都在忙活 FLUX+LoRA 的技术，整个学习过程就是网上看视频+ChatGPT+自己实践。有基于 ComfyUI 的现成的LoRA工作流，麻烦的是各种参数配置。

说起来我们用来 LoRA 的机器是 A10G 的显卡，我刚开始用这个机器的时候，感觉好快，但是开始 LoRA 的时候发现这个显卡好慢... 2000步数的 LoRA 过程，LoRA 一次差不多需要两个半小时，这还是参数并不大的情况，如果把LoRA训练图片的尺寸搞大一点，时间就更长了...