HumanOmni：阿里等推出的专注人类中心场景理解的多模态大模型

HumanOmni简介

HumanOmni是由阿里通义实验室联合中山大学ISEE团队和南开大学VCIP团队共同开发的人类中心视频理解多模态大模型。该模型专注于人类中心场景的理解，能够同时处理视觉和语音信息，通过创新的架构设计和大规模数据集训练，显著提升了对复杂人类行为和情感的识别能力。HumanOmni包含三个专门的分支，分别针对面部、身体和交互相关场景进行优化，并通过指令驱动的动态特征融合模块，根据任务需求灵活调整特征权重。开发团队通过构建超过240万段人类中心视频片段的数据集，并结合超过1400万条指令进行训练，使模型在情感识别、面部表情描述和行为理解等任务上达到行业领先水平。

HumanOmni主要功能

1. 人类中心场景理解：能够同时处理视觉和语音信息，全面理解人类在视频中的行为、情感、表情以及与环境的交互。
2. 多模态输入支持：支持视频、音频和文本的多模态输入，能够根据任务需求动态调整对不同模态的依赖程度。
3. 情感与表情识别：通过分析视频中人物的面部表情和语音语调，准确识别情感状态（如快乐、悲伤、惊讶等）。
4. 行为与动作理解：识别和描述人物在视频中的动作和行为序列，支持复杂行为的分析和理解。
5. 交互分析：分析人物与环境或物体之间的交互关系，提供对场景的深度语义理解。
6. 跨模态交互：整合视觉和听觉信息，支持多模态任务（如音频辅助的情感识别或视觉辅助的语音理解）。
7. 指令驱动的动态调整：根据用户指令动态调整模型的特征融合权重，灵活适应不同任务需求。

HumanOmni技术原理

1. 多分支架构：
   • 设计了三个专门的分支（面部相关、身体相关、交互相关），分别提取不同类型的特征，以适应多样化的任务需求。
   • 通过指令驱动的融合模块动态调整各分支的特征权重，实现灵活的特征融合。
2. 多模态特征融合：
   • 使用先进的视觉编码器（如SigLIP）和听觉编码器（如Whisper-large-v3）分别提取视觉和听觉特征。
   • 通过投影器将视觉和听觉特征映射到统一的文本域，并与文本特征进行融合。
3. 指令驱动的动态调整：
   • 利用BERT对用户指令进行编码，提取语义信息。
   • 通过多层感知机（MLP）根据指令生成动态权重，调整不同分支的特征贡献，以适应不同任务。
4. 大规模数据集训练：
   • 构建了超过240万段人类中心视频的数据集，并生成超过1400万条指令用于预训练。
   • 数据集经过场景分割、关键帧检测、去重和细粒度标注等处理，确保高质量和多样化。
5. 跨模态交互训练：
   • 结合视觉和听觉数据进行联合训练，增强模型对复杂场景的综合理解能力。
   • 支持纯视觉、纯音频以及视听结合的输入，模型根据输入模态自动调整处理策略。
6. 多任务适应性：
   • 通过预训练和微调，使模型在情感识别、面部表情描述、行为理解等任务上表现出色。
   • 支持跨模态任务，如音频辅助的情感识别或视觉辅助的语音理解。

HumanOmni应用场景

1. 情感分析与心理健康监测：通过分析视频中人物的表情和语音语调，实时监测情绪状态，应用于心理健康评估、客服情绪管理等场景。
2. 智能教育：识别学生在课堂视频中的注意力和情绪反应，帮助教师优化教学内容和方法，提升教学效果。
3. 视频内容审核与推荐：分析视频中的人物行为和情感，用于内容审核（如识别不良情绪或不当行为）或个性化推荐（根据用户情绪偏好推荐内容）。
4. 智能客服与虚拟助手：结合语音和视觉信息，提供更精准的客户服务，例如通过识别用户的情绪状态调整服务策略。
5. 医疗辅助：在远程医疗中分析患者的表情和语音，辅助医生判断患者的情绪和身体状态，提升诊断效率。
6. 智能安防监控：实时分析监控视频中人员的行为和情绪，及时发现异常行为或潜在风险，提高安防监控的智能化水平。

HumanOmni项目入口

• Github代码库：https://github.com/HumanMLLM/HumanOmni
• HuggingFace：https://huggingface.co/StarJiaxing/HumanOmni-7B
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.15111