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如何实现定制化情感识别功能的二次开发？

2025-08-30

1.2 K

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：

数据准备阶段：按照官方JSON格式准备标注数据，需包含video路径和conversations对话模板
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：修改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
在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
运行python train.py --data_dir ./custom_data启动微调

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。

本答案来源于文章《R1-Omni：通过视频和音频分析情感的开源模型》

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