本文将为大家介绍前沿模型Qwen2.5-Omni,代码已开源。
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Title:
Qwen2.5-Omni Technical Report
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Code:
https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni
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Video:
https://www.youtube.com/watch?v=UF55yM67EH0
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Skim:
https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/README_CN.md
01
/导读/
多模态模型Qwen2.5-Omni取得新突破
该论文介绍了Qwen2.5-Omni端到端多模态模型,其创新性地整合了文本、图像、音频和视频的跨模态理解能力,并实现流式文本与自然语音的双向同步生成。关键技术突破包括:1)采用分块处理策略解耦长序列多模态数据,由多模态编码器负责感知、语言模型承担序列建模,通过共享注意力机制强化模态融合;2)提出时间对齐的位置编码方法TMRoPE,通过音视频交错排列实现时间戳同步;3)首创Thinker-Talker架构,分离文本生成(Thinker语言模型)与语音合成(基于隐藏表征的双轨自回归Talker模型),避免模态间干扰;4)引入滑动窗口DiT解码器降低音频流初始延迟。实验表明,该模型在Omni-Bench等多模态基准上达到SOTA,语音指令跟随能力与纯文本输入(MMLU/GSM8K)表现相当,流式语音生成在鲁棒性和自然度上超越主流流式/非流式方案。该研究为多模态信息流实时交互提供了新的技术框架。
02
/架构/
03
/关键图表/
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