摘 要：【目的】為了給用戶提供個(gè)性化健身指導(dǎo)，設(shè)計(jì)出一種基于LLM大語(yǔ)言模型和計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）的AI個(gè)人健身教練系統(tǒng)?！痉椒ā坎捎肞P-TinyPose進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)匹配，并使用微調(diào)后的InternLM2大語(yǔ)言模型，使系統(tǒng)能通過(guò)攝像頭捕捉用戶運(yùn)動(dòng)姿態(tài)并進(jìn)行分析，從而提供個(gè)性化的健身指導(dǎo)?！窘Y(jié)果】測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)能準(zhǔn)確識(shí)別運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，并提供實(shí)時(shí)反饋和建議，顯著提高健身效果。【結(jié)論】基于PP-TinyPose和微調(diào)后的InternLM2模型的AI健身教練系統(tǒng)能為用戶提供有效的個(gè)性化健身指導(dǎo)，具有廣泛的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：人工智能；PP-TinyPose；XTuner；InternLM2；個(gè)人健身教練

中圖分類號(hào)：TP18；TP391.41" "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" "文章編號(hào)：1003-5168（2025）02-0024-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.02.005

Abstract：[Purposes] To provide personalized fitness guidance to users， an artificial intelligence （AI） personal fitness coach system based on a large language model （LLM） and computer vision （CV） is proposed. [Methods] The system utilizes PP-TinyPose for key point detection and a fine-tuned InternLM2 large language model. By capturing and analyzing users' exercise postures through the camera， the system generates personalized fitness guidance.[Findings] The test results demonstrate that the system can accurately recognize exercise postures and provide real-time feedback and suggestions， significantly improving fitness outcomes. [Conclusions] The AI fitness coach system proposed in this paper， based on PP-TinyPose and the fine-tuned InternLM2 model， effectively provides users with personalized fitness guidance and shows great potential for wide application.

Keywords： AI; PP-TinyPose; XTuner; InternLM2; certified personal trainer

0 引言

隨著健康知識(shí)的普及和生活水平的提升，人們?cè)絹?lái)越重視身體健康。然而，對(duì)于缺乏專業(yè)指導(dǎo)的初學(xué)者，想要掌握正確的運(yùn)動(dòng)姿勢(shì)和有效的訓(xùn)練方法并不容易，而健身教練現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)的高昂費(fèi)用和時(shí)間、地點(diǎn)的限制一直困擾著健身愛(ài)好者。AI個(gè)人健身教練系統(tǒng)作為新型的“AI+體育”［1］健身指導(dǎo)方式，能提供個(gè)性化、低成本的服務(wù)。通過(guò)AI和CV技術(shù)，可開(kāi)發(fā)出虛擬AI個(gè)人健身教練系統(tǒng)，通過(guò)嵌入式設(shè)備和輔助系統(tǒng)［2］提供實(shí)時(shí)、個(gè)性化的指導(dǎo)，幫助用戶糾正動(dòng)作，制定科學(xué)的健身計(jì)劃，提高訓(xùn)練效果，減少受傷風(fēng)險(xiǎn)。這種方式不僅成本低，還能極大地提高健身的便利性和可達(dá)性。

本研究利用大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)對(duì)話功能，提供個(gè)性化健身建議和指導(dǎo)。研究?jī)?nèi)容如下：基于健身訓(xùn)練特點(diǎn)，利用大語(yǔ)言模型原理和實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行優(yōu)化；構(gòu)建健身訓(xùn)練對(duì)話數(shù)據(jù)集，利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化；根據(jù)用戶問(wèn)題和需求，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化回答和建議，提供實(shí)時(shí)交互和幫助。在實(shí)際應(yīng)用中，健身訓(xùn)練數(shù)據(jù)的個(gè)性化和特殊性可能導(dǎo)致大語(yǔ)言模型無(wú)法直接應(yīng)用。利用XTuner［3］微調(diào)技術(shù)，對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行少量數(shù)據(jù)集微調(diào)，提高用戶訓(xùn)練效果和體驗(yàn)。通過(guò)以上研究，本研究可實(shí)現(xiàn)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的AI個(gè)人健身教練系統(tǒng)，從而為初學(xué)者提供個(gè)性化、實(shí)時(shí)和高精度的健身訓(xùn)練指導(dǎo)和幫助。

1 關(guān)鍵技術(shù)

PaddlePaddle擁有豐富的模型庫(kù)和工具鏈路支持，PP-TinyPose能實(shí)時(shí)檢測(cè)人體關(guān)鍵點(diǎn)，InternLM2結(jié)合XTuner微調(diào)技術(shù)，可對(duì)健身場(chǎng)景進(jìn)行場(chǎng)景優(yōu)化，從而提供自然流暢的多輪對(duì)話體驗(yàn)。

1.1 PaddlePaddle

PaddlePaddle是由百度研發(fā)并維護(hù)的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架。在AI個(gè)人健身教練項(xiàng)目中，使用PaddlePaddle對(duì)人體姿態(tài)估計(jì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和部署。

1.2 PP-TinyPose和PPicoDet

PP-TinyPose是一種為移動(dòng)和實(shí)時(shí)應(yīng)用設(shè)計(jì)的輕量級(jí)人體姿態(tài)估計(jì)模型，是PaddleDetection項(xiàng)目中基于PicoDet優(yōu)化的實(shí)時(shí)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型，適用于移動(dòng)設(shè)備上的多人姿態(tài)估計(jì)任務(wù)。使用PP-Tinypose［4］算法對(duì)人物身體關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)和匹配，結(jié)果如圖1所示。該算法用于檢測(cè)和匹配關(guān)鍵點(diǎn)，并基于匹配結(jié)果識(shí)別和評(píng)估健身動(dòng)作，為用戶提供實(shí)時(shí)反饋和指導(dǎo)。

PP-PicoDet由百度公司開(kāi)發(fā)，具有低參數(shù)量、高效率和高準(zhǔn)確率的目標(biāo)檢測(cè)性能，其關(guān)鍵技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)優(yōu)化、特征融合策略、動(dòng)態(tài)標(biāo)簽分配策略、損失函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索及其他策略。

PP-PicoDet架構(gòu)如圖2所示。PP-PicoDet在移動(dòng)設(shè)備上具有優(yōu)異的目標(biāo)檢測(cè)性能，其小模型（PicoDet-S）在保持0.99 M參數(shù)量的同時(shí)，達(dá)到30.6%的mAP，超越了其他輕量級(jí)模型。

1.3 InternLM2大語(yǔ)言模型

InternLM2［5］由上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、商湯科技集團(tuán)和香港中文大學(xué)聯(lián)合開(kāi)發(fā)，是一個(gè)開(kāi)源的大型語(yǔ)言模型（LLM），在長(zhǎng)文本建模和開(kāi)放式主觀評(píng)估方面表現(xiàn)卓越。

1.4 XTuner

XTuner是一個(gè)高效、靈活、全能的輕量化大模型微調(diào)工具庫(kù)，支持大語(yǔ)言模型和多模態(tài)圖文模型的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，適用于8 GB顯存下的7 B模型和多節(jié)點(diǎn)跨設(shè)備的更大尺度模型。

2 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

AI個(gè)人健身教練系統(tǒng)由多個(gè)模塊組成，包括數(shù)據(jù)采集模塊、姿態(tài)估計(jì)模塊、對(duì)話生成模塊、模型微調(diào)模塊和反饋模塊。系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。

數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)獲取用戶的健身視頻，并將視頻幀傳輸至姿態(tài)估計(jì)模塊中進(jìn)行處理。

模型微調(diào)模塊使用Xtuner對(duì)預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，確保其能準(zhǔn)確生成針對(duì)健身和營(yíng)養(yǎng)的建議和對(duì)話。

反饋模塊結(jié)合用戶的動(dòng)作識(shí)別結(jié)果和對(duì)話生成結(jié)果，實(shí)時(shí)提供個(gè)性化健身指導(dǎo)和營(yíng)養(yǎng)建議。該模塊通過(guò)API與其他模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的整體功能。

2.2 姿態(tài)估計(jì)與識(shí)別

2.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)界面和姿態(tài)識(shí)別如圖5所示。系統(tǒng)采用Qt開(kāi)發(fā)，提供跨平臺(tái)的圖形用戶界面，利用模塊化設(shè)計(jì)，各模塊通過(guò)API通信，保證靈活性和可擴(kuò)展性。實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下。

①前端界面。使用Qt開(kāi)發(fā)，提供用戶友好的交互界面，支持跨平臺(tái)操作。

②后端服務(wù)。采用Python和Flask框架實(shí)現(xiàn)處理數(shù)據(jù)采集、姿態(tài)估計(jì)和對(duì)話生成等功能。

③數(shù)據(jù)處理。系統(tǒng)不存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)處理均在內(nèi)存中進(jìn)行，確保用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。

系統(tǒng)整體架構(gòu)保證了高效的數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)反饋，為用戶提供個(gè)性化的健身指導(dǎo)和營(yíng)養(yǎng)建議。

2.5 PP-Tinypose關(guān)鍵點(diǎn)匹配的算法和XTuner微調(diào)的實(shí)現(xiàn)

在處理骨骼點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，首先根據(jù)人體檢測(cè)框?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，確保不同尺寸和姿態(tài)的人體數(shù)據(jù)能進(jìn)行有效比較。其次使用余弦距離計(jì)算不同骨骼點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的相似度，從而快速評(píng)估兩個(gè)姿態(tài)或動(dòng)作的相似性。上述過(guò)程的實(shí)現(xiàn)代碼如下。

3.2 結(jié)果分析

對(duì)LLM個(gè)性化對(duì)話表現(xiàn)分析后發(fā)現(xiàn)，InternLM2模型通過(guò)XTuner微調(diào)后，在健身指導(dǎo)對(duì)話中表現(xiàn)出色，能準(zhǔn)確理解用戶需求，并提供個(gè)性化建議，展示出大語(yǔ)言模型在個(gè)性化對(duì)話指導(dǎo)中的潛力。未來(lái)，可優(yōu)化對(duì)話數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)復(fù)雜對(duì)話場(chǎng)景表現(xiàn)。

對(duì)帕梅拉動(dòng)作識(shí)別表現(xiàn)分析后發(fā)現(xiàn)，PP-TinyPose模型在動(dòng)作識(shí)別中具有高精度和實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)，表明其在健身指導(dǎo)中具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，在復(fù)雜動(dòng)作或快速運(yùn)動(dòng)中，檢測(cè)精度仍需提升。未來(lái)，可引入多樣化數(shù)據(jù)集和改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)，提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究使用Python和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)開(kāi)發(fā)出AI個(gè)人健身教練系統(tǒng)，通過(guò)PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架和PP-Tinypose人體姿態(tài)估計(jì)算法，完成健身動(dòng)作的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和匹配；采用XTuner微調(diào)技術(shù)，提高大模型的健身動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)LLM和PP-TinyPose模型的測(cè)試與分析，驗(yàn)證AI個(gè)人健身教練系統(tǒng)在個(gè)性化對(duì)話和動(dòng)作識(shí)別方面的有效性。在項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，還設(shè)計(jì)了用戶友好界面，支持自定義健身計(jì)劃，并提供實(shí)時(shí)的健身動(dòng)作反饋和糾錯(cuò)建議。測(cè)試結(jié)果顯示，優(yōu)化和微調(diào)后的模型能提供準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)和個(gè)性化的健身指導(dǎo)，并帶來(lái)良好的用戶體驗(yàn)。未來(lái)，可聚焦于提升模型的泛化能力和用戶交互體驗(yàn)，進(jìn)一步完善AI健身教練系統(tǒng)。

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