RynnEC是阿里巴巴達(dá)摩院推出的世界理解模型 （MLLM），專門用在具身認(rèn)知任務(wù)。模型能從位置、功能、數(shù)量等11個維度全面解析場景中的物體，支持物體理解、空間理解以及視頻目標(biāo)分割等功能。RynnEC僅靠視頻序列能建立連續(xù)的空間感知，無需3D模型，支持靈活交互。RynnEC為具身智能提供強(qiáng)大的語義理解能力，助力機(jī)器人更好地理解物理世界。

RynnEC的主要功能

物體理解：RynnEC能從多個維度（如位置、功能、數(shù)量等）解析場景中的物體，支持對物體的詳細(xì)描述和分類。

空間理解：基于視頻序列建立連續(xù)的空間感知，支持3D感知，理解物體之間的空間關(guān)系。

視頻目標(biāo)分割：根據(jù)文本指令實(shí)現(xiàn)視頻中的目標(biāo)分割，支持對特定區(qū)域或物體的精確標(biāo)注。

靈活交互：支持基于自然語言的交互，用戶通過指令與模型進(jìn)行實(shí)時溝通，獲取反饋。

RynnEC的技術(shù)原理

多模態(tài)融合：將視頻數(shù)據(jù)（包括圖像和視頻序列）與自然語言文本相結(jié)合，通過多模態(tài)融合技術(shù)，讓模型能同時處理視覺和語言信息。用視頻編碼器（如 SigLIP-NaViT）提取視頻特征，再用語言模型進(jìn)行語義理解。

空間感知：模型基于視頻序列建立連續(xù)的空間感知，無需額外的3D模型。用時間序列信息和空間關(guān)系建模技術(shù)，讓模型理解物體在空間中的位置和運(yùn)動。

目標(biāo)分割：基于文本指令引導(dǎo)的視頻目標(biāo)分割技術(shù)，模型能根據(jù)用戶的指令識別和分割視頻中的特定目標(biāo)。用掩碼（mask）和區(qū)域標(biāo)注技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對視頻幀中特定區(qū)域的精確分割。

訓(xùn)練與優(yōu)化：RynnEC 用大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，包括圖像問答、視頻問答和視頻目標(biāo)問答等多種格式。采用分階段訓(xùn)練策略，逐步優(yōu)化模型的多模態(tài)理解和生成能力。支持 LORA（Low-Rank Adaptation）技術(shù)，基于合并權(quán)重進(jìn)一步優(yōu)化模型性能。

RynnEC的項目地址

GitHub倉庫：https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnEC/

RynnEC的應(yīng)用場景

家庭服務(wù)機(jī)器人：助力家庭機(jī)器人理解指令，精準(zhǔn)定位并操作家庭環(huán)境中的物品，如“拿遙控器”，提升家居自動化水平。

工業(yè)自動化：在工業(yè)場景中，幫助機(jī)器人識別和操作生產(chǎn)線上的物體，完成復(fù)雜任務(wù)，如“將紅色零件放在藍(lán)色托盤上”，提高生產(chǎn)效率。

智能安防：通過視頻監(jiān)控實(shí)時跟蹤目標(biāo)，如“監(jiān)控紅色車輛”，增強(qiáng)安防系統(tǒng)的智能化和響應(yīng)能力。

醫(yī)療輔助：使醫(yī)療機(jī)器人能理解指令并執(zhí)行任務(wù)，如“送藥品到病房302”，提升醫(yī)療服務(wù)的精準(zhǔn)性和效率。

教育培訓(xùn)：通過視頻分割技術(shù)輔助教學(xué)，如“顯示細(xì)胞結(jié)構(gòu)”，增強(qiáng)學(xué)生對復(fù)雜概念的理解和學(xué)習(xí)體驗。

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