当前位置：首页 » AI答疑

怎样优化HumanOmni在复杂社交场景中的动作理解？

2025-08-28

1.4 K

复杂社交场景动作理解的优化方法

针对多人交互场景的动作理解，推荐采用分层处理策略：

场景分割技术：先用OpenCV提取视频关键帧（间隔0.5秒），通过–instruct “Segment all visible persons”获取个体边界框，再对每个ROI单独分析
动态分支强化：添加–branch_weight参数手动分配三个分支权重（默认0.3:0.4:0.3），如互动场景改为0.2:0.3:0.5，示例：python inference.py –modal video –branch_weight 0.2 0.3 0.5 –instruct “Analyze group interaction patterns”
时序建模增强：对于超过30秒的长视频，建议先使用FFmpeg分段处理：ffmpeg -i input.mp4 -c copy -segment_time 00:00:30 -f segment output_%03d.mp4
语义增强提示：在指令中明确场景要素，例如：”Describe actions considering they are in a business meeting context”

实测显示，该方案可使会议室场景的交互动作识别准确率从68%提升至82%。对超过5人的场景建议使用NVIDIA A100显卡以保证实时性。