创意内容生成智能体：从诗歌到音乐的AI创作
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GenAI_Agents 本文深入探讨了AI在创意内容生成领域的多种应用，包括TTS诗歌生成器、音乐作曲智能体、GIF动画生成器和商业表情包生成系统。这些智能体基于LangGraph框架构建，通过先进的文本分类、语音合成、音乐理论分析和多模态内容生成技术，实现了从文本输入到高质量创意内容的自动化生产。系统采用模块化设计，结合GPT-4等大型语言模型，确保了生成内容的情感表达、风格一致性和品牌适配性。
TTS诗歌生成器：文本分类与语音合成
在人工智能创作领域，文本到语音（TTS）技术正在经历革命性的变革。传统的TTS系统通常采用一刀切的方法，对所有文本内容使用相同的语音合成参数，这往往导致生成的音频缺乏情感和语境适应性。然而，通过结合先进的文本分类技术和智能语音合成，我们可以创建出更加智能和富有表现力的TTS系统。
核心技术架构
TTS诗歌生成器的核心架构建立在LangGraph工作流引擎之上，通过多个专业化节点的协同工作，实现了从文本输入到语音输出的完整处理流程。系统采用模块化设计，每个节点负责特定的处理任务：
文本分类机制
系统的文本分类模块采用基于GPT-4o-mini的智能分类器，能够准确识别四种主要文本类型：
| 文本类型 | 识别特征 | 处理策略 |
|---|---|---|
| 通用文本 | 日常对话、说明性文字 | 保持原文不变 |
| 诗歌 | 韵律结构、诗意表达 | 诗歌风格重写 |
| 新闻 | 事实陈述、正式语气 | 新闻播报风格转换 |
| 笑话 | 幽默元素、俏皮语言 | 笑话优化增强 |
分类器通过精心设计的系统提示词实现精准识别：
def classify_content(state: AgentState) -> AgentState:
"""Classify the input text into one of four categories."""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "Classify the content as one of: 'general', 'poem', 'news', 'joke'."},
{"role": "user", "content": state["input_text"]}
]
)
state["content_type"] = response.choices[0].message.content.strip().lower()
return state
内容特异性处理
针对不同类型的文本内容，系统采用差异化的处理策略：
诗歌处理优化：
def process_poem(state: AgentState) -> AgentState:
"""Enhance poetic quality through AI rewriting."""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "Rewrite the following text as a short, beautiful poem:"},
{"role": "user", "content": state["input_text"]}
]
)
state["processed_text"] = response.choices[0].message.content.strip()
return state
这种处理方式能够将普通文本转化为富有韵律和美感的诗歌形式，显著提升听觉体验。
语音合成优化
TTS合成阶段采用内容感知的语音选择策略，为不同文本类型匹配合适的语音特征：
def text_to_speech(state: AgentState, save_file: bool = False) -> AgentState:
"""Content-aware speech synthesis with voice mapping."""
voice_map = {
"general": "alloy", # 中性通用语音
"poem": "nova", # 柔和诗意语音
"news": "onyx", # 权威新闻语音
"joke": "shimmer" # 活泼幽默语音
}
voice = voice_map.get(state["content_type"], "alloy")
# 使用OpenAI TTS API进行语音合成
with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
model="tts-1",
voice=voice,
input=state["processed_text"]
) as response:
# 流式处理音频数据
for chunk in response.iter_bytes():
audio_data.write(chunk)
return state
工作流状态管理
系统采用TypedDict进行严格的状态管理，确保数据处理流程的完整性和一致性：
class AgentState(TypedDict):
input_text: str # 原始输入文本
processed_text: str # 处理后的文本
audio_data: bytes # 生成的音频数据
audio_path: str # 音频文件路径
content_type: str # 内容分类结果
性能优化策略
为了提升系统性能和处理效率，采用了多项优化措施：
- 流式音频处理：使用内存缓冲区进行音频数据流式处理，避免大文件内存占用
- 智能缓存机制：对处理结果进行缓存，减少重复计算
- 并行处理能力：支持多个文本同时处理，提高吞吐量
- 资源管理：自动清理临时文件，优化系统资源使用
实际应用效果
通过实际测试，该系统在诗歌生成方面表现出色。以经典诗句"Roses are red, violets are blue"为例，系统能够将其优化为更加富有诗意的版本，并使用适合的语音进行合成：
输入: "Roses are red, violets are blue"
输出: "Crimson roses bloom with grace,
Violet hues adorn the space,
In nature's art, we find our place,
A timeless beauty we embrace."
生成的音频文件具有明显的诗歌韵律特征，语音语调更加柔和优美，充分展现了AI在创意内容生成方面的潜力。
这种智能TTS系统不仅适用于诗歌创作，还可以广泛应用于教育、娱乐、新闻播报等多个领域，为不同场景提供更加自然和贴合的语音合成服务。通过持续的模型优化和算法改进，文本分类与语音合成的结合将为人工智能创作开启新的可能性。
音乐作曲智能体：AI音乐创作流程
在人工智能与艺术创作的融合领域中，音乐作曲智能体代表了技术创新的前沿。基于LangGraph框架构建的AI音乐创作系统，通过模块化的工作流程将自然语言描述转化为完整的音乐作品，展现了人工智能在创造性任务中的巨大潜力。
核心架构与工作流程
音乐作曲智能体采用基于状态图的架构设计，通过六个核心组件协同工作，实现从文本输入到音乐输出的完整创作流程：
状态管理机制
系统使用强类型的MusicState类来管理整个创作过程的状态流转：
class MusicState(TypedDict):
musician_input: str # 用户音乐描述输入
melody: str # 生成的旋律序列
harmony: str # 生成的和声进行
rhythm: str # 分析的节奏模式
style: str # 目标音乐风格
composition: str # 完整音乐作品
midi_file: str # MIDI文件路径
音乐组件生成技术
旋律生成算法
旋律生成器基于GPT-4语言模型，将自然语言描述转换为music21格式的旋律序列：
def melody_generator(state: MusicState) -> Dict:
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"基于以下输入生成旋律: {input}. 使用music21格式表示音符序列."
)
chain = prompt | llm
melody = chain.invoke({"input": state["musician_input"]})
return {"melody": melody.content}
和声创作系统
和声创建器接收生成的旋律，为其配属恰当的和声进行：
def harmony_creator(state: MusicState) -> Dict:
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"为旋律创建和声: {melody}. 使用music21格式表示和弦序列."
)
chain = prompt | llm
harmony = chain.invoke({"melody": state["melody"]})
return {"harmony": harmony.content}
节奏分析与适配
节奏分析器综合考虑旋律和和声特征，生成合适的节奏模式：
def rhythm_analyzer(state: MusicState) -> Dict:
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"分析并为旋律和和声建议节奏: {melody}, {harmony}. 使用music21格式表示时值."
)
chain = prompt | llm
rhythm = chain.invoke({
"melody": state["melody"],
"harmony": state["harmony"]
})
return {"rhythm": rhythm.content}
音乐理论与技术实现
音阶与和弦库
系统内置丰富的音乐理论资源，支持多种音阶和和弦类型：
| 音阶类型 | 音符序列 | 应用场景 |
|---|---|---|
| C大调 | C, D, E, F, G, A, B | 明亮、欢快的音乐 |
| C小调 | C, D, Eb, F, G, Ab, Bb | 悲伤、深情的音乐 |
| C和声小调 | C, D, Eb, F, G, Ab, B | 古典音乐风格 |
| C多利亚调式 | C, D, Eb, F, G, A, Bb | 爵士和民间音乐 |
和弦进行生成
系统支持多种和弦类型，能够创建丰富的和声进行：
chords = {
'C major': ['C4', 'E4', 'G4'],
'C minor': ['C4', 'Eb4', 'G4'],
'C diminished': ['C4', 'Eb4', 'Gb4'],
'C augmented': ['C4', 'E4', 'G#4'],
'C dominant 7th': ['C4', 'E4', 'G4', 'Bb4'],
'C major 7th': ['C4', 'E4', 'G4', 'B4']
}
MIDI转换与播放系统
音乐结构构建
MIDI转换器将AI生成的音乐元素转换为可播放的MIDI文件：
def midi_converter(state: MusicState) -> Dict:
piece = music21.stream.Score()
# 创建旋律声部
melody = music21.stream.Part()
for note_str in parse_melody(state["melody"]):
note = music21.note.Note(note_str)
note.quarterLength = get_rhythm_value(state["rhythm"])
melody.append(note)
# 创建和声声部
harmony = music21.stream.Part()
for chord_str in parse_harmony(state["harmony"]):
chord = music21.chord.Chord(chord_str)
chord.quarterLength = get_chord_duration(state["rhythm"])
harmony.append(chord)
piece.append(melody)
piece.append(harmony)
piece.insert(0, music21.tempo.MetronomeMark(number=60))
# 保存为MIDI文件
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.mid') as temp_midi:
piece.write('midi', temp_midi.name)
return {"midi_file": temp_midi.name}
实时播放功能
集成pygame库实现MIDI文件的实时播放：
def play_midi(midi_file_path: str):
pygame.mixer.init()
pygame.mixer.music.load(midi_file_path)
pygame.mixer.music.play()
# 等待播放完成
while pygame.mixer.music.get_busy():
pygame.time.Clock().tick(10)
pygame.mixer.quit()
风格适配与个性化创作
多风格支持
风格适配器能够将基础作品转换为特定音乐风格：
def style_adapter(state: MusicState) -> Dict:
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"将作品适配到{style}风格: 旋律: {melody}, 和声: {harmony}, 节奏: {rhythm}. 提供music21格式结果."
)
chain = prompt | llm
adapted = chain.invoke({
"style": state["style"],
"melody": state["melody"],
"harmony": state["harmony"],
"rhythm": state["rhythm"]
})
return {"composition": adapted.content}
支持的音乐风格包括古典、爵士、流行、摇滚、电子等多种类型，每种风格都有特定的音乐特征处理规则。
技术栈与依赖关系
音乐作曲智能体基于现代化的技术栈构建：
| 技术组件 | 版本 | 功能描述 |
|---|---|---|
| LangGraph | 0.2.18 | 工作流编排框架 |
| LangChain OpenAI | 0.1.23 | 语言模型集成 |
| music21 | 最新版 | 音乐理论分析库 |
| pygame | 2.6.0 | MIDI播放引擎 |
| Python | 3.12+ | 编程语言环境 |
创作流程优化策略
系统采用多种优化策略确保音乐创作的质量和效率：
- 增量式创作：每个音乐组件依次生成，确保前后一致性
- 风格一致性检查：在风格适配阶段验证音乐元素的协调性
- 实时反馈机制：支持即时播放和迭代修改
- 参数化控制：允许调整节奏、音高、音量等音乐参数
应用场景与扩展性
该音乐作曲智能体适用于多种创作场景：
- 教育领域：音乐理论学习和创作实践
- 娱乐产业：游戏背景音乐和影视配乐生成
- 个人创作：音乐爱好者的创作辅助工具
- 专业制作：音乐制作人的灵感激发工具
系统具有良好的扩展性，可以通过添加新的音乐风格模板、扩展和弦库、集成更多音乐生成算法来不断提升创作能力。
通过模块化的架构设计和先进的人工智能技术，音乐作曲智能体为音乐创作领域带来了全新的可能性，使得即使没有专业音乐背景的用户也能够创作出具有艺术价值的音乐作品。
GIF动画生成器：文本到动画转换
在现代AI驱动的创意内容生成领域，GIF动画生成器代表了文本到视觉内容转换技术的巅峰。这个基于LangGraph框架构建的系统，通过精心设计的工作流将简单的文本描述转化为生动的动画序列，展示了多模态AI技术的强大融合能力。
核心技术架构
GIF动画生成器的架构采用了模块化的设计理念，每个组件都承担着特定的功能职责：
系统核心组件表：
| 组件 | 技术实现 | 功能描述 |
|---|---|---|
| LangGraph工作流引擎 | Python LangGraph库 | 协调整个生成流程的状态管理 |
| 语言模型 | GPT-4 via LangChain | 文本理解和内容生成 |
| 图像生成引擎 | DALL-E 3 API | 高质量图像创建 |
| 图像处理库 | PIL (Python Imaging Library) | GIF动画合成和处理 |
| 异步处理框架 | asyncio + aiohttp | 并行图像生成和下载 |
详细工作流程解析
1. 角色描述生成阶段
系统首先通过GPT-4模型分析用户输入的文本描述，生成详细的角色或场景特征描述。这个过程确保了后续图像生成的一致性：
def generate_character_description(state: GraphState) -> GraphState:
"""基于查询生成主要角色或场景的详细描述"""
query = state["query"]
response = llm.invoke([HumanMessage(content=f"基于查询'{query}'，创建主要角色、对象或场景的详细描述。包括外观、颜色、风格和任何独特特征的具体细节。")])
state["character_description"] = response.content
return state
2. 情节剧本创建
基于角色描述和原始查询，系统生成一个5步的情节发展序列，为动画提供叙事结构：
def generate_plot(state: GraphState) -> GraphState:
"""为GIF动画生成5步情节"""
query = state["query"]
character_description = state["character_description"]
response = llm.invoke([HumanMessage(content=f"基于查询'{query}'和描述{character_description}，创建一个简短的5步GIF情节。每个步骤应该描述一个动作或场景变化，共同构成一个连贯的迷你故事。")])
state["plot"] = response.content
return state
3. 图像提示词生成
为确保图像风格的一致性，系统为每个情节步骤生成特定的图像提示词：
def generate_image_prompts(state: GraphState) -> GraphState:
"""为GIF的每个帧生成特定的图像提示词"""
plot = state["plot"]
character_description = state["character_description"]
response = llm.invoke([HumanMessage(content=f"""基于情节'{plot}'和描述{character_description}，生成5个具体的、适合家庭的图像提示词，每个对应情节的一个步骤。
每个提示词必须包含：
1. 主要角色或对象关键特征的简要提醒
2. 情节步骤中描述的特定动作或场景
3. 任何相关的背景或环境细节
格式化为编号列表项。""")])
4. 并行图像生成
利用异步编程技术，系统同时生成所有帧图像，显著提高效率：
async def create_image(prompt: str, retries: int = 3):
"""使用DALL-E基于给定提示词生成图像"""
for attempt in range(retries):
try:
response = await asyncio.to_thread(
client.images.generate,
model="dall-e-3",
prompt=prompt,
size="1024x1024",
quality="standard",
n=1,
)
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
