Qwen2.5-Omni Technical Report

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文章主要内容总结

Qwen2.5-Omni是一个端到端多模态模型,能够同时处理文本、图像、音频、视频输入,并实时生成文本和自然语音响应。其核心设计包括:

  1. 多模态感知:采用分块处理的音频/视频编码器,结合TMRoPE时间对齐位置编码,支持长序列多模态数据的高效处理。
  2. 双轨生成架构:通过Thinker(文本生成)和Talker(语音生成)分离设计,实现两种模态输出的无干扰协同。
  3. 流式处理优化:引入滑动窗口DiT模型减少语音生成延迟,支持多模态输入的实时预处理。
  4. 多阶段训练:通过文本、图像、视频、音频等多源数据预训练,结合指令微调提升综合能力。

在评估中,模型在多模态理解(如OmniBench)、语音生成(WER指标)和跨模态指令遵循(MMLU、GSM8K)等任务上均达到SOTA水平。

创新点

  1. TMRoPE时间对齐编码
    提出三维位置编码方法,通过动态时间戳同步音频(40ms/帧)与视频的时间序列,解决音视频对齐难题。

  2. Thinker-Talker架构
    将文本

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