MNN框架主要支持以下三类多模态AI功能：
- 文本生成：基于预训练语言模型的文本生成和理解能力
- 图像生成与处理：包括图像生成、风格迁移、超分辨率等CV任务
- 音频处理：支持语音识别、语音合成等音频相关应用
使用代码实现这些功能的通用流程如下：
- 创建推理实例
interpreter = MNN.Interpreter("model.mnn") session = interpreter.createSession() - 数据预处理
input_tensor = interpreter.getSessionInput(session) input_data = preprocess_data(raw_input) input_tensor.copyFrom(input_data) - 执行推理
interpreter.runSession(session) - 结果后处理
output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session) output_data = output_tensor.copyToHostTensor() result = postprocess_data(output_data)
针对不同模态，需要特别注意：文本数据通常需要tokenize处理，图像数据需要进行归一化和通道转换，音频数据则需要进行分帧和特征提取。MNN提供了各领域的预训练模型，开发者可以直接使用或进行迁移学习。
本答案来源于文章《MNN-LLM-Android：MNN 多模态语言模型的安卓应用》
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