HumanOmni

HumanOmni 是一款专注于人类中心场景的多模态大模型，融合了视觉与听觉信息，能够全面解析人类行为、情感及互动。该模型基于超过240万视频片段和1400万条指令进行预训练，采用动态权重调整机制，根据任务需求灵活整合不同模态的数据。其在情感识别、面部描述、语音理解等方面表现优异，适用于电影分析、特写视频解读以及实拍视频理解等多种应用场景。 HumanOmni 的核心功能包括多模态数据处理、人类中心场景理解、情绪识别、动作分析、语音识别与跨模态交互等。模型通过三个专门分支分别处理面部、身体和交互相关的信息，并结合用户指令进行自适应调整。此外，它还支持灵活的微调，便于适配特定任务或数据集。 技术上，HumanOmni 采用多模态融合架构，结合视觉、听觉和文本信息，实现对复杂场景的深入理解。其动态权重调整机制基于指令编码，可优化不同分支的特征权重。音频处理部分采用 Whisper-large-v3 模型，实现高效的语音识别与理解。整体训练策略分为三阶段，逐步提升模型的多模态交互能力。 项目提供了 GitHub 仓库、HuggingFace 模型库及 arXiv 技术论文，方便开发者获取与研究。应用领域涵盖影视制作、教育、广告、社交媒体等多个方向，展现出广泛的应用潜力。