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Stream-Omni

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Stream-Omni – 中科院聯合國科大推出的語言視覺語音模型

Stream-Omni是一款由中國科學院計算技術研究所智能信息處理重點實驗室、中國科學院人工智能安全重點實驗室及中國科學院大學攜手打造的,堪比GPT-4o的大型語言視覺語音模型。它支持多種模態組合的交互,核心在于其強大的語言理解與生成能力,以及在視覺理解、語音交互和視覺引導的語音交互方面的卓越表現。該模型基于少量全模態數據訓練,即可實現高效的模態對齊和交互能力,提供更豐富的多模態交互體驗。

揭秘Stream-Omni:一款多模態交互的先鋒

Stream-Omni,這款由中國科學院科研機構傾力打造的先進模型,如同一個精通多門語言的博學者,它不僅能理解文本,還能“看懂”圖像,“聽懂”語音,并用文字和聲音做出回應。其核心在于強大的語言模型,它如同堅實的骨干,支撐著模型在多模態世界中穿梭。Stream-Omni能夠同時處理文本、視覺(圖像)和語音等多種信息,實現文本與視覺的精準對齊,語音與文本的無縫銜接,為用戶帶來前所未有的交互體驗。

Stream-Omni:功能亮點一覽

  • 多模態輸入與輸出的完美融合:支持文本、圖像、語音的多元輸入,并能以文本和語音兩種形式進行輸出,實現跨模態的流暢溝通。
  • “邊聽邊看”的沉浸式體驗:在語音交互過程中,Stream-Omni能夠同步輸出中間文本結果,例如自動語音識別的轉錄和模型響應,讓交互過程更加直觀、豐富。
  • 高效訓練,數據需求更低:得益于創新的技術架構,Stream-Omni僅需少量全模態數據即可完成訓練,顯著降低了對數據量的依賴,提升了訓練效率。
  • 靈活多變的交互模式:支持多種模態組合的交互,例如文本+視覺到文本、文本+視覺到語音、語音+視覺到文本、語音+視覺到語音等,滿足不同場景下的多樣化需求。
  • 卓越的視覺理解與語音交互能力:在視覺理解和語音交互任務中,Stream-Omni表現出色,能夠準確理解并生成與視覺內容相關的文本和語音信息。

Stream-Omni的幕后技術

  • 以大型語言模型為核心:以強大的大型語言模型(LLM)為基礎,賦予Stream-Omni卓越的語言理解和生成能力,為多模態交互奠定堅實基礎。
  • 視覺文本對齊的巧妙實現:通過序列維度拼接的方式,將視覺特征與文本輸入融合,再共同輸入到LLM中,實現視覺與文本模態的精準對齊。
  • 語音文本對齊的創新方案:引入基于CTC的層維度映射,在LLM的底部和頂部添加語音層,實現語音到文本的映射和文本到語音的生成,實現語音與文本模態的無縫對接。
  • 多任務學習策略:通過多任務學習,同時訓練視覺文本、語音文本及全模態任務,使模型能夠更好地理解和生成多模態內容。
  • 實時語音生成的流暢體驗:基于特殊的語音層設計和層維度映射,Stream-Omni能夠在生成文本的同時,實時生成對應的語音輸出,帶來流暢自然的交互體驗。
  • 數據驅動與監督學習的完美結合:模型依賴少量多模態數據進行訓練,通過精心設計的對齊機制和多任務學習,在有限的數據上實現高效的模態對齊和交互能力。

探索Stream-Omni的世界

產品官網:由于該項目由中國科學院科研機構聯合推出,目前沒有專門的產品官網。您可以關注中國科學院計算技術研究所智能信息處理重點實驗室、中國科學院人工智能安全重點實驗室及中國科學院大學的官方信息。

項目地址

Stream-Omni的應用場景暢想

  • 智能車載系統:想象一下,您可以通過語音指令查詢路線、獲取路況,系統結合導航地圖、路況攝像頭圖像,實時顯示文本提示和語音反饋,讓駕駛更安全、更便捷。
  • 教育輔助工具:在課堂上,學生可以通過語音提問,系統結合教材視覺內容(如插圖、圖表),給出詳細的文本解釋和語音回答,助力學生更好地理解和學習知識。
  • 智能家居控制:作為智能家居助手,您可以通過語音指令控制家電設備,系統結合攝像頭捕捉的環境信息,提供文本或語音反饋,實現更智能、便捷的家居控制。
  • 醫療輔助診斷:醫生在查看患者病歷時,通過語音指令查詢關鍵信息,系統結合X光片、CT圖像等視覺報告,提供詳細的文本分析和語音解釋,輔助醫生更準確地做出診斷。
  • 智能客服服務:在客服領域,客服人員可以通過語音與客戶交流,系統實時顯示相關文本信息和視覺提示(如產品圖片、操作流程圖),幫助客服人員快速理解客戶需求并提供準確解答,提升服務質量和效率。

常見問題解答

Q: Stream-Omni與其他多模態模型的區別是什么?

A: Stream-Omni在語音處理方面具有獨特的優勢,它能夠實現更流暢的語音交互,并在視覺理解和語音交互任務上表現出色。同時,它基于少量數據進行訓練,具有更高的訓練效率。

Q: Stream-Omni的應用前景如何?

A: Stream-Omni在智能車載、教育、智能家居、醫療、客服等多個領域都有廣闊的應用前景,有望改變我們與設備交互的方式,提升工作效率和生活質量。

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