如图1所示，Qwen3-Omni采用 “思考者 - 对话者”（Thinker-Talker）架构。Thinker与Talker均采用MoE架构，以支持高并发处理与快速推理；Talker不再接收Thinker的高层级文本表征，仅以音频和视觉多模态特征作为条件（进行语音生成）。该设计的核心考量如下：（1）对于文本内容而言，离散token与嵌入向量在信息层面具有等效性；（2）多模态条件控制对于 “音视频

当前SOTA的音频驱动角色动画方法在语音和歌唱场景表现较好，但在影视制作所需的精细角色互动、真实肢体动作及动态镜头等复杂元素上存在不足；为此，研究团队提出基于Wan构建的音频驱动模型Wan-S2V，其在影视场景中的表现力和保真度显著优于现有方法，通过与Hunyuan-Avatar、Omnihuman等前沿模型的大量实验对比，结果一致证明该模型性能更优，同时还探索了其在长视频生成和精准视频唇同步编辑

Ovi采用对称双主干网络设计，其音频分支与视频分支并行构建，且二者均基于完全相同的DiT架构。其中，视频分支由Wan2.2 5B模型初始化，而结构完全一致的音频分支则采用从头训练。因此，两个主干网络拥有相同数量的Transformer块、注意力头、注意力头维度以及前馈网络，实现了每一层级的对称性，具体细节如表 1 所示。表1 Ovi双主干网络的Transformer超参数每个Transformer

vits官方gituhb项目--模型构建

IDDPM官方gituhb项目--模型构建

问答技术--IRQA

IDDPM官方gituhb项目--训练

Transformer-TTS

IDDPM官方gituhb项目--采样

有众多的图数据库、原生数据库能用存储RDF三元组数据，并且上前也说了RDF序列化有多种保存格式，往往会存在格式之间的转换，rdflib这个pyhon库可以解析基本所有的RDF三元组格式，并且再将其序列化为其他的格式，实现RDF文件格式的转换。如，一个城市的人口是随时间变化的，这意味着每当查询人口时，都带有一个隐式的条件，即日期；知识图谱中基础是“三元组”，可理解为主-谓-宾，两头是两个实体，中间是