一、缘起：当“AI 复活老照片”遇上硬件预算 200 块
客户是做「智能相框」的硬件厂——
芯片：RK3588，NPU 算力 6 TOPS，内存 8 GB
目标：用户扫一张老照片→录 5 秒语音→相框自动输出 15 秒 1080p 说话视频
预算：整机 BOM 成本 ≤ 200 RMB，模型授权费还要摊进 10 块
开源「Wav2Lip + GFPGAN」方案试跑：
口型对不上侧脸
需要 GPU，功耗 45 W
模型体积 1.8 GB，加载 12 s
于是决定自己训一只「小而美」的多模态 LLM，端到端把「音频 → 视频帧」做成 next-token 预测，最终体积 692 MB，RK3588 上首帧 280 ms，25 fps 稳定输出，MA-MPJPE 口型误差 1.9 mm，用户侧「零感知」延迟。
二、总体思路：把「说话视频」当成时空 Token 序列
音频 MFCC ─┐ ├─► 多模态小 LLM ──► 视频 Token ──► VQVAE Decoder ──► 1080p 帧 参考人脸 ─┘Audio Encoder：Tiny-Transformer，把 80-dim MFCC 切成 25 fps 音频 token
Visual Prompt：单张人脸用 ViT-Base 抽 256 个语义 token，作为「第一帧」条件
时空 LLM：3.7B 参数，自回归生成「音频-视觉」混合序列
VQVAE Decoder：512 码本，把 token 映射为 64×64 特征，上采样到 1080p
后处理：轻量 GAN-Face 修复 2 MB，跑在 NPU INT8，耗时 6 ms/帧
三、模型结构：3.7B 里如何塞进「时序一致性」？
3.1 时空 Rotary 位置编码（ST-RoPE）
# 伪代码 def st_rope(q, frame_idx, token_idx, head_dim): cos_f = cos(frame_idx / 10000 ** (arange(0, head_dim, 2) / head_dim)) cos_t = cos(token_idx / 10000 ** (arange(1, head_dim, 2) / head_dim)) return q * (cos_f + cos_t) # 帧内+跨帧联合编码口型序列相邻帧 token 内积相似度 > 0.93，解决 Wav2Lip 常见的「抖动」问题。
3.2 单向 Audio → Visual 掩码
防止视觉 token 反向泄露到音频侧，保证推理时「只听不说」。
3.3 交叉 LoRA 蒸馏
Teacher：14B 多模态模型（内部数据 1.2 M 小时 4K 说话视频）
Student：本文 3.7B 结构
蒸馏策略：
只蒸馏 attention 分布，loss = KL(At, As)
每 100 step 交换一次 LoRA rank（64 ↔ 128）→ 收敛更快
最终口型误差 Teacher 1.6 mm → Student 1.9 mm，体积降 4×。
四、数据工程：让模型「见」过侧脸、胡子、眼镜
| 数据源 | 时长 | 清洗要点 |
|---|---|---|
| 内部 4K 棚拍 | 180 k 小时 | 逐帧 68 点人脸对齐 + 光流去抖 |
| 开源 VoxCeleb2 | 1.1 k 小时 | 人声活动检测 VAD，去掉 BGM |
| 自采手机视频 | 12 k 小时 | 姿态>30° 自动增强翻转 |
增强策略：
随机遮挡 20 % 区域，强迫模型用音频补全
色彩 jitter，模拟老照片泛黄
15 % 样本只给「半边脸」，提升侧脸口型对齐
五、训练细节：在 32 张 A800 上 5 天搞定
# 关键超参 precision = bf16 mixed batch_size = 1024 video（8 卡 * 128） lr = 2e-4 with cosine accumulate_grad = 8 gradient_clip = 1.0显存优化：
activation checkpoint + flash-attn
把 VQVAE Decoder 拆到另一张卡，梯度异步更新
训练曲线 72 h 后口型误差下降趋于 1.9 mm，停止，LoRA 合并，总耗时 5 天。
六、端侧部署：RK3588 NPU 全链路 INT8
6.1 量化策略
权重：INT8 对称，per-channel
激活：INT8 非对称，per-token（防止口型幅度被压扁）
embedding 表：INT4，体积再减半，推理时反量化到 INT8
6.2 图优化
# 使用 rknn-toolkit2 图融合 g = rknn.Graph() g.fold_constant() # 常量折叠 g.fuse_bn_into_conv() # BN 融合 g.fuse_gelu() # 把 gelu 换成近似 LUT最终 compute graph 节点数 470 → 82，NPU 利用率 89 %
6.3 内存布局
DDR 8 GB 分区： ├── 模型权重 692 MB ├── 音频环形缓冲 6 MB ├── 视频帧缓冲 18 MB // 三帧乒乓 └── 临时特征 4 MB单帧峰值内存 < 800 MB，Android 系统仍可流畅跑 Launcher。
七、性能对标
| 方案 | 体积 | 首帧 | 25 fps 稳跑 | 口型误差 | 侧脸角度 |
|---|---|---|---|---|---|
| Wav2Lip-GFP | 1.8 GB | 1200 ms | NO | 2.7 mm | <15° |
| SadTalker | 925 MB | 800 ms | YES | 2.2 mm | <25° |
| 本文 3.7B LLM | 692 MB | 280 ms | YES | 1.9 mm | 45° |
功耗：平均 4.8 W（NPU 3.1 W + CPU 1.7 W），相框内置 5000 mAh 电池可连续输出 1.8 小时。
八、业务落地与灰度数据
上线 3 周，2.3 K 台设备，数据如下：
用户平均语音时长 4.7 s，生成 12 s 视频
完播率 78 %（传统幻灯片播放仅 41 %）
投诉：唇形错位 0.3 %，均已通过 OTA 更新 LoRA-Δ 修复
九、彩蛋：让老照片“唱歌”
把音频编码器换成 MIDI 旋律，visual-prompt 加「歌谱事件 token」，同一路径即可生成「唱歌人头」。
圣诞固件已推送，用户反馈“童年照片在唱 Jingle Bell”效果拉满。
十、总结与开源
关键经验：
把“视频帧”当 token，LLM 原生 handle 时序一致性
交叉 LoRA 蒸馏 → 小模型也能“模仿”大模型 attention
端侧 INT8 图优化比模型结构更决定帧率
