模型性能对比分析
根据官方测试数据，R1-Omni在多方面显著超越基础模型：
- 识别准确率::
– DFEW数据集(WAR指标)：65.83% vs 22.64%
– 在MAFW等复杂场景中优势更明显 - technological breakthrough::
1. 首创RLVR技术应用，增强模型推理链的可解释性
2. 多模态融合机制优化，音频-视觉特征对齐更精准 - 场景适应性：对模糊画面、嘈杂背景音等干扰因素表现出更强鲁棒性
这些提升主要源于：1)更大的训练数据量(15,306个视频样本)；2)强化学习奖励机制的持续优化；3)模型架构中特殊的注意力门控设计。用户可通过对比实验直观感受差异。
This answer comes from the articleR1-Omni: an open source model for analyzing emotions through video and audioThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " R1-Omni相比基础模型HumanOmni-0.5B有哪些性能提升？
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