論文の概要: InteractiveOmni: A Unified Omni-modal Model for Audio-Visual Multi-turn Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13747v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 16:52:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.772499
• Title: InteractiveOmni: A Unified Omni-modal Model for Audio-Visual Multi-turn Dialogue
• Title（参考訳）: InteractiveOmni: マルチターン音声対話のための統一オムニモーダルモデル
• Abstract要約: 音声-視覚的マルチターンインタラクションのための,統一的でオープンソースのOmni-Modal大言語モデルであるInteractive Omniを紹介する。 これを実現するために、視覚エンコーダ、オーディオエンコーダ、大言語モデル、音声デコーダを統合モデルに統合し、タスクの理解と生成を行う。 我々は、Omni-modal理解のための事前学習を含む、堅牢なクロスモーダル機能を確保するためのマルチステージトレーニング戦略を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.99134148462425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce InteractiveOmni, a unified and open-source omni-modal large language model for audio-visual multi-turn interaction, ranging from 4B to 8B parameters, designed to lead the field of lightweight models by offering comprehensive omni-modal understanding and speech generation capabilities. To achieve this, we integrate the vision encoder, audio encoder, large language model, and speech decoder into a unified model for understanding and generation tasks. We design a multi-stage training strategy to ensure robust cross-modal capabilities, including pre-training for omni-modal understanding, followed by post-training with speech conversation and audio-visual interaction. To enable human-like long-term conversational ability, we meticulously curate a multi-turn training dataset that enhances the model's ability to handle complex and multi-turn interactions. To effectively evaluate the multi-turn memory and speech interaction capabilities, we construct the multi-modal multi-turn memory benchmark and the multi-turn speech interaction benchmark. Experiments demonstrate that InteractiveOmni significantly outperforms leading open-source models and provides a more intelligent multi-turn audio-visual experience, particularly in its long-term memory capabilities. Notably, InteractiveOmni-4B is comparable to the much larger model like Qwen2.5-Omni-7B on general benchmarks, and it can retain 97% of the performance of the InteractiveOmni-8B while utilizing only 50% of the model size. Achieving state-of-the-art results against similarly sized models across image, audio, video understanding, and speech generation tasks, InteractiveOmni is an accessible, open-source foundation for next-generation intelligent interactive systems.
• Abstract（参考訳）: 広義のオムニモーダル理解と音声生成機能を提供することで、軽量モデルの分野をリードするように設計された4Bから8Bパラメータを含む、オーディオと視覚のマルチターンインタラクションのための、統一的でオープンソースのオムニモーダルな大言語モデルであるInteractiveOmniを紹介する。 これを実現するために、視覚エンコーダ、オーディオエンコーダ、大言語モデル、音声デコーダを統合モデルに統合し、タスクの理解と生成を行う。 モーダル理解のための事前学習や、音声対話による後学習、音声と視覚の相互作用を含む、堅牢なモーダル機能を確保するためのマルチステージトレーニング戦略を設計する。 人間のような長期的な会話能力を実現するため、複雑な対話やマルチターンインタラクションを扱うモデルの能力を高めるマルチターントレーニングデータセットを慎重にキュレートする。 マルチターンメモリと音声対話機能を効果的に評価するために,マルチモードマルチターンメモリベンチマークとマルチターン音声対話ベンチマークを構築した。 実験によると、InteractiveOmniは主要なオープンソースモデルよりも大幅に優れており、特に長期記憶能力において、よりインテリジェントなマルチターンオーディオ視覚体験を提供する。 注目すべきは、InteractiveOmni-4Bは一般的なベンチマークでQwen2.5-Omni-7Bのようなはるかに大きなモデルに匹敵し、InteractiveOmni-8Bのパフォーマンスの97%を維持しながら、モデルサイズの50%しか利用できないことだ。 InteractiveOmniは、画像、音声、ビデオ理解、および音声生成タスクにまたがる同様のサイズのモデルに対して、最先端の成果を得るために、次世代のインテリジェントなインタラクティブシステムのための、アクセス可能なオープンソースの基盤である。

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