R1-Omni二次开发实施指南
进行定制化开发需要以下关键步骤：
- Data preparation phase：按照官方JSON格式准备标注数据，需包含
video路径和conversationsDialog templates - 模型微调方法：使用Explainable Multimodal Emotion Reasoning数据集(232样本)进行冷启动训练
- 功能扩展接口: Modification
inference.py中的输出处理逻辑，增加自定义情感类别
详细开发流程：
- 克隆GitHub仓库并创建开发分支
- exist
config.json中添加新情感标签(如新增"excited") - 准备至少100条包含新情感的视频-文本配对数据
- (of a computer) run
python train.py --data_dir ./custom_datapriming and fine-tuning
注意事项：当前公开训练数据有限，建议关注项目更新。RLVR训练需要MAFW和DFEW数据集(共15,306视频)，可通过--rlvr参数启用强化学习训练模式。
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 " 如何实现定制化情感识别功能的二次开发？
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