【1024程序员节】Mini-Omni2：实现具有视觉、语音和双工功能的开源 GPT-4o 模型
GPT4o 是一个包罗万象的模型，是多模态大型模型发展的一个里程碑。 它可以理解视觉、听觉和文本模式，直接输出音频，并支持灵活的双工交互。 不过，它的技术框架并未开源。 开源社区的模型通常能实现 GPT4o 的某些功能，如视觉理解和语音对话。 然而，由于多模态数据、复杂的模型架构和训练过程的复杂性，训练一个包含所有模态的统一模型极具挑战性。 在本文中，我们介绍了 Mini-Omni2，它是一种视觉-听觉助手，能够为用户的视频和语音查询提供实时、端到端的语音响应，同时还集成了听觉功能。 通过整合预训练的视觉和听觉编码器，Mini-Omni2 在各种模式下都能保持强大的性能。 我们提出了一个三阶段训练过程来调整模态，使语言模型能够在有限的数据集上训练后处理多模态输入和输出。 在交互方面，我们引入了基于语义的中断机制，使与用户的对话更加灵活。 所有建模方法和数据构建方法都将开源。 据我们所知，Mini-Omni2 是功能上最接近 GPT4o 的模型之一，我们希望它能为后续研究提供有价值的见解。
简介
Mini-Omni2 是一款全方位互动机型。 它能理解图像、音频和文本输入，并能与用户进行端到端的语音对话。 它具有实时语音输出、全方位多模态理解能力和灵活的交互能力，并具有说话时打断机制。
功能特点
✅ 多模态交互：与 GPT-4o 一样，能够理解图像、语音和文本。
✅ 实时语音到语音对话功能。 与 Mini-Omni 一样，无需额外的 ASR 或 TTS 模型。
安装
conda create -n omni python=3.10
conda activate omni
git clone https://github.com/gpt-omni/mini-omni2.git
cd mini-omni2
pip install -r requirements.txt
互动演示
- 启动服务器
注意：运行 API_URL 设置为服务器地址的 streamlit 或 gradio 演示之前，需要先启动服务器。
sudo apt-get install ffmpeg
conda activate omni
cd mini-omni2
python3 server.py --ip '0.0.0.0' --port 60808
- 运行streamlit demo
注意：您需要在本地运行已安装 PyAudio 的 streamlit。
pip install PyAudio==0.2.14
API_URL=http://0.0.0.0:60808/chat streamlit run webui/omni_streamlit.py
本地测试
conda activate omni
cd mini-omni2
# test run the preset audio samples and questions
python inference_vision.py
Mini-Omni2 概览
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多模态建模： 我们使用多个序列作为模型的输入和输出。 在输入部分，我们将串联图像、音频和文本特征来执行一系列综合任务，如下图所示。 在输出部分，我们使用文本引导的延迟并行输出来生成实时语音应答。
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多阶段训练： 我们提出了一种高效的对齐训练方法，并在三阶段训练中分别进行编码器适应、模态对齐和多模态微调。
该模型支持其他语言吗？
不支持，该模型只针对英语进行训练。 不过，由于我们使用耳语作为音频编码器，该模型可以理解耳语支持的其他语言（如中文），但输出只能是英文。
Acknowledgements
- Qwen2 as the LLM backbone.
- litGPT for training and inference.
- whisper for audio encoding.
- clip for image encoding.
- snac for audio decoding.
- CosyVoice for generating synthetic speech.
- OpenOrca and MOSS for alignment.