HumanOmni

HumanOmni 是一个以人为中心的 Omni 多模态大型语言模型，旨在全面理解以人为中心的场景。它具备以下关键特点：

• 大规模数据集： 基于 240 万个人物视频片段，包含 1400 多万条指令，以及 5 万个视频片段和超过 10 万条人工标注指令，涵盖情感识别、面部描述和特定说话人的语音识别等。
• 人脸、身体、交互分支： 采用三个分支分别处理人脸、身体和交互相关的场景，并根据输入指令动态调整融合权重，以确保在各种场景中都能做出准确响应。
• 音视频协同： 能够同时理解视觉和语音信息，从而更全面地理解复杂场景。
• 性能优越： 在情感理解和动态面部表情描述等任务上表现优于其他模型。

HumanOmni 的使用场景：

• 视频内容理解： 可以用于理解和分析视频中的人物行为、情感和交互，例如识别视频中人物的情绪，分析他们的行为和意图，或者理解他们之间的关系。
• 智能监控： 可以应用于智能监控系统，用于检测异常行为，识别特定人物，或者分析人群的情绪状态。
• 人机交互： 可以用于改善人机交互体验，例如让机器人能够更好地理解人类的情绪和意图，从而做出更自然和智能的反应。
• 情感分析： 它可以用于分析电影，电视剧或者综艺节目里人物的情感，理解人物行为背后的原因。
• 虚拟现实和增强现实： 为虚拟角色提供更逼真的行为和情感表达，从而增强沉浸感。

总而言之，HumanOmni 能够理解人类的音视频信息，适合在各种需要理解和分析人类行为、情感和交互的场景中使用。