情感计算（Affective Computing）是通过计算机技术识别、理解和模拟人类情感的研究领域。它的应用范围广泛，包括人机交互、心理健康监测、智能客服、教育和娱乐等。情感计算的核心在于通过多模态数据（如面部表情、语音、文本和生理信号）来捕捉和分析人类情感状态，从而使计算机系统能够更自然、更有效地与人类互动。

随着人工智能技术的快速发展，情感计算已经成为一个重要的研究方向。传统的情感计算方法主要依赖于手工设计的特征和传统的机器学习算法。由于深度学习和基础模型（Foundation Models）的兴起，情感计算领域正在经历一场革命性的变革。

9 月 16 日来自慕尼黑工业大学、奥格斯堡大学的研究团队发表论文《Affective Computing Has Changed: The Foundation Model Disruption》解读基础模型对情感计算领域的颠覆性影响。基础模型不仅革新了许多研究问题，还使公众更容易访问和使用AI工具。这些模型甚至进入了与人类心理学相关的领域，如情感计算，展示了其情感能力。通过合成生成和分析多模态情感数据，论文旨在提高对基础模型在情感计算领域潜力的认识，同时指出了相关的挑战和问题。

研究团队由来自不同机构的研究人员组成，他们在健康信息学、数据科学、机器学习、语言、音频和音乐等领域具有丰富的研究经验。团队成员包括Björn Schuller：c健康信息学主席、慕尼黑数据科学研究所成员、慕尼黑机器学习中心成员、伦敦帝国理工学院语言、音频和音乐组成员、奥格斯堡大学嵌入式智能健康与福祉主席。Adria Mallol-Ragolta：慕尼黑工业大学健康信息学主席、慕尼黑机器学习中心成员。Alejandro Peña Almansa：奥格斯堡大学嵌入式智能健康与福祉主席、马德里自治大学工程学院成员。Iosif Tsangko：慕尼黑工业大学健康信息学主席、慕尼黑机器学习中心成员、奥格斯堡大学嵌入式智能健康与福祉主席。Mostafa M. Amin：慕尼黑工业大学健康信息学主席、奥格斯堡大学嵌入式智能健康与福祉主席、SyncPilot GmbH AI研发团队成员。Anastasia Semertzidou：慕尼黑工业大学健康信息学主席。Lukas Christ：慕尼黑工业大学健康信息学主席。Shahin Amiriparian：慕尼黑工业大学健康信息学主席。

这个多学科团队的合作为论文的研究提供了坚实的基础和广泛的视角。通过结合各自领域的专业知识，团队能够深入探讨基础模型在情感计算中的应用及其带来的变革。

基础模型的革命性影响

基础模型（Foundation Models）指通过大规模数据训练的通用人工智能模型。这些模型通常具有数十亿甚至上百亿的参数，能够在广泛的任务中表现出色。基础模型的一个显著特点是其“涌现”能力，即在没有专门训练的情况下，能够在新的任务中表现出竞争力。这种能力源于模型在大规模、多样化数据上的预训练，使其能够捕捉到广泛的知识和模式。

基础模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别和生成等领域。例如，OpenAI的GPT系列模型在文本生成和理解方面表现出色，而Google的BERT模型则在各种NLP任务中取得了显著的成果。在计算机视觉领域，CLIP模型通过结合图像和文本数据，实现了跨模态的图像识别和生成。

图1：白色皮肤的合成面部图像，年轻女子传达“六大”埃克曼情绪，除了中性状态。所有图像都是用Stable Diffusion XL生成的，基于四种不同的风格，即真实感（第一行）、卡通画（第二行）、动漫（第三行）和3D（第四行）。

基础模型的另一个重要特点是其开放性和可扩展性。许多基础模型都是开源的，这使得研究人员和开发者可以在其基础上进行进一步的研究和应用开发。此外，基础模型的架构设计通常具有高度的模块化和可扩展性，允许用户根据具体需求进行定制和优化。

情感计算是一个多模态的研究领域，涉及视觉、语言、语音和生理信号等多种数据类型。基础模型在情感计算中的应用，主要体现在以下几个方面。

基础模型通过合成生成和分析多模态情感数据，展示了其在情感计算中的潜力。例如，研究人员利用Stable Diffusion XL模型生成了一个面部情感数据集，涵盖不同情感、风格和人口群体。这些生成的图像不仅在视觉上逼真，还能够传达特定的情感状态。此外，基础模型还可以通过提示指令生成文本和语音数据，使得情感计算系统能够更全面地理解和表达情感。

基础模型在情感识别任务中表现出色。通过预训练在大规模数据上的基础模型，可以在没有专门标注数据的情况下，进行零样本情感识别。例如，LLaVA1.5模型在AffectNet数据集上的零样本情感识别任务中，表现出接近专门训练模型的性能。这表明基础模型具有潜在的情感识别能力，能够在多种情感计算任务中发挥作用。

图2：使用ViT-FER预训练模型分析根据四种不同风格生成的面部图像得到的混淆矩阵。

基础模型在情感内容生成方面也展示了其强大的能力。通过生成对抗网络（GAN）和Transformer模型，研究人员能够生成具有特定情感的图像、文本和语音数据。例如，使用Stable Diffusion XL模型生成的面部情感图像，能够在不同风格和情感状态下表现出高质量的视觉效果。此外，GPT-4等大语言模型在生成情感文本方面表现出色，能够根据提示生成具有特定情感的句子。

图3：情感文本风格转换过程的管道，用于生成以“惊喜”为提示情感的情感句子。之后，我们使用RoBERTa、GPT-3.5和GPT-4对合成句子进行分类。

基础模型还可以用于情感响应任务，使得人机交互更加自然和有效。例如，在智能客服系统中，基础模型可以根据用户的情感状态，生成适当的响应，提高用户体验和满意度。此外，在心理健康监测和干预中，基础模型可以通过分析用户的情感状态，提供个性化的建议和支持。

多模态情感数据的生成与分析

多模态数据是指通过多种感知渠道（如视觉、听觉、触觉等）获取的信息集合。在情感计算领域，多模态数据通常包括面部表情、语音、文本和生理信号等。这些数据源能够提供丰富的情感线索，使得情感识别和分析更加准确和全面。

多模态数据在情感计算中的重要性体现在以下几个方面：

信息互补性：不同模态的数据可以互补，提供更全面的情感信息。例如，面部表情可以反映一个人的即时情感状态，而语音可以提供情感的语境和强度。结合多模态数据，可以更准确地识别和理解情感。鲁棒性：单一模态的数据可能受到噪声或其他因素的影响，导致情感识别的准确性下降。多模态数据可以通过相互验证和补充，提高情感识别的鲁棒性和可靠性。情感表达的多样性：人类的情感表达是多样化的，不同的人在不同的情境下可能会有不同的情感表达方式。多模态数据可以捕捉到这些多样化的情感表达，使得情感计算系统能够更好地适应不同用户和情境。

基础模型在生成和分析多模态情感数据方面展示了强大的能力。在视觉数据方面，基础模型通过生成对抗网络（GAN）和其他生成模型，能够生成高质量的面部情感图像。例如，研究人员利用Stable Diffusion XL模型生成了一个面部情感数据集，涵盖不同情感、风格和人口群体。这些生成的图像不仅在视觉上逼真，还能够传达特定的情感状态。

在情感分析方面，基础模型可以通过深度学习技术，从面部图像中提取情感特征。例如，使用OpenFace工具提取面部动作单元（AU）特征，然后将这些特征输入基础模型进行情感分类。研究表明，基础模型在零样本情感识别任务中表现出色，能够在没有专门标注数据的情况下，进行准确的情感识别。

基础模型通过大规模预训练，能够生成具有特定情感的文本。例如，使用GPT-4等大语言模型，可以根据提示生成具有特定情感的句子。研究人员通过编写提示模板，生成了六种情感（恐惧、愤怒、快乐、悲伤、厌恶和惊讶）的句子，并使用情感分类模型对生成的句子进行情感分析。

在情感分析方面，基础模型可以通过自然语言处理技术，从文本中提取情感信息。例如，使用RoBERTa模型对文本进行情感分类，研究表明，基础模型在情感分类任务中表现优异，能够准确识别文本中的情感状态。

图4:RoBERTa、GPT-3.5和GPT-4模型在识别LLaMA2（左）、Mistral（中）和Mixtral（右）生成的合成句子所传达的情绪时获得的UAR分数。

基础模型通过深度学习技术，能够生成具有特定情感的语音。例如，使用生成对抗网络（GAN）和Transformer模型，可以生成具有特定情感的语音数据。研究人员通过编写提示模板，生成了不同情感状态下的语音样本，并使用语音情感识别模型对生成的语音进行情感分析。

基础模型可以通过语音信号处理技术，从语音中提取情感特征。例如，使用深度神经网络（DNN）对语音信号进行处理，提取语音的韵律和频谱特征，然后将这些特征输入基础模型进行情感分类。研究表明，基础模型在语音情感识别任务中表现出色，能够准确识别语音中的情感状态。

图5：混淆矩阵显示了除GoEmotions测试基准外，分别由LLaMA2、Mistral和Mixtral生成的微调RoBERTa基准在合成基准上的性能（以%表示）。

情感计算的三大类别

情感识别是情感计算的核心任务之一，旨在通过分析多模态数据（如面部表情、语音、文本和生理信号）来识别和理解人类的情感状态。情感识别的基本概念包括情感的分类和情感的强度评估。情感分类通常基于Ekman的“六大基本情感”模型，即恐惧、愤怒、快乐、悲伤、厌恶和惊讶。此外还包括中性情感状态。

基础模型在情感识别中的应用展示了其强大的潜力。例如，LLaVA1.5模型在AffectNet数据集上的零样本情感识别任务中，表现出接近专门训练模型的性能。这表明基础模型具有潜在的情感识别能力，能够在多种情感计算任务中发挥作用。

情感内容生成是情感计算的另一个重要任务，旨在生成具有特定情感的内容，包括图像、文本和语音。情感内容生成的关键在于如何控制生成内容的情感属性，使其能够准确传达预期的情感状态。

在图像生成方面，生成对抗网络（GAN）和其他生成模型被广泛应用。例如，研究人员利用Stable Diffusion XL模型生成了一个面部情感数据集，涵盖不同情感、风格和人口群体。这些生成的图像不仅在视觉上逼真，还能够传达特定的情感状态。

同时在文本生成方面，大语言模型（LLM）如GPT-4展示了强大的情感生成能力。通过编写提示模板，研究人员能够生成具有特定情感的句子。例如，使用GPT-4生成的句子可以准确传达恐惧、愤怒、快乐、悲伤、厌恶和惊讶等情感。

在语音生成方面，生成对抗网络（GAN）和Transformer模型也被用于生成具有特定情感的语音数据。例如，PromptTTS2模型通过文本提示生成具有特定情感的语音样本，使得情感计算系统能够更全面地理解和表达情感。

情感响应是情感计算的第三个重要任务，旨在根据用户的情感状态生成适当的响应，从而实现更自然和有效的人机交互。情感响应的机制包括情感识别、情感内容生成和情感适应。

在情感识别阶段，系统首先通过多模态数据分析用户的情感状态。例如，在智能客服系统中，系统可以通过分析用户的语音和文本数据，识别用户的情感状态。

而在情感内容生成阶段，系统根据识别到的情感状态生成适当的响应内容。例如，如果系统识别到用户处于愤怒状态，可以生成安抚和理解的响应内容，以缓解用户的情绪。

深度学习对情感计算的影响

深度学习的引入标志着情感计算领域的一个重要转折点。在早期的情感计算研究中，研究人员主要依赖于传统的机器学习方法，这些方法通常需要手工设计特征，从原始数据中提取情感信息。例如在面部表情识别中，研究人员使用主成分分析（PCA）或传统的计算机视觉技术（如Gabor小波或纹理滤波器）来提取面部特征。在语音情感识别中，研究人员则依赖于语音的韵律特征和频谱特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。

然而，随着深度学习的兴起，情感计算领域发生了巨大的变革。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在处理大规模数据和自动特征提取方面表现出色。深度学习的引入使得情感计算系统能够直接从原始数据中学习情感特征，而不再依赖于手工设计的特征。这一变革不仅提高了情感识别的准确性和鲁棒性，也大大简化了特征工程的过程。

深度学习模型在情感计算中的优势主要体现在以下几个方面。

自动特征提取：深度学习模型能够自动从原始数据中提取情感特征，而不需要手工设计特征。这一能力使得情感计算系统能够更高效地处理大规模数据，并捕捉到更丰富的情感信息。例如，卷积神经网络（CNN）在处理图像数据时，能够自动学习到图像中的边缘、纹理和形状等特征，从而更准确地识别面部表情。

端到端学习：深度学习模型支持端到端学习，即从输入数据到输出结果的整个过程都由模型自动完成。这一特性使得情感计算系统能够更好地适应不同的应用场景和数据类型。例如，在语音情感识别中，循环神经网络（RNN）能够直接处理原始语音信号，并输出情感分类结果，而不需要中间的特征提取步骤。

高效的模型架构：深度学习模型的架构设计通常具有高度的模块化和可扩展性，允许用户根据具体需求进行定制和优化。例如，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等生成模型在情感内容生成方面表现出色，能够生成高质量的情感图像、文本和语音数据。

多模态融合：深度学习模型能够有效地融合多模态数据，提高情感识别的准确性和鲁棒性。例如，多模态神经网络（MMNN）能够同时处理面部表情、语音和文本数据，从而更全面地理解和表达情感。这一能力使得情感计算系统能够更好地适应复杂的情感表达和交互场景。

迁移学习和预训练：深度学习模型的迁移学习和预训练技术使得情感计算系统能够在有限的数据和计算资源下，快速适应新的任务和应用场景。例如，预训练的语言模型（如BERT和GPT）在情感分析任务中表现出色，能够在没有专门标注数据的情况下，进行准确的情感分类和生成。

深度学习模型在情感计算中的突破主要体现在以下几个方面。

情感识别的准确性提升：深度学习模型在情感识别任务中的表现显著优于传统的机器学习方法。例如，使用深度卷积神经网络（CNN）进行面部表情识别，能够达到接近人类水平的准确性。在语音情感识别中，深度循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）能够更准确地捕捉语音信号中的情感特征。情感内容生成的多样性和逼真度：深度学习模型在情感内容生成方面取得了显著的突破。例如，生成对抗网络（GAN）能够生成高质量的面部情感图像，涵盖不同情感、风格和人口群体。大语言模型（LLM）如GPT-4能够生成具有特定情感的文本，展示了强大的情感生成能力。情感响应的自然性和个性化：深度学习模型在情感响应任务中的表现也取得了显著的进展。例如，在智能客服系统中，基于深度学习的情感响应模型能够根据用户的情感状态，生成自然和个性化的响应，提高用户满意度和忠诚度。在心理健康监测中，情感响应模型能够提供个性化的心理支持和干预，帮助用户管理情感和心理健康。多模态情感计算的融合与创新：深度学习模型在多模态情感计算中的应用展示了其强大的融合和创新能力。例如，多模态神经网络（MMNN）能够同时处理面部表情、语音和文本数据，从而更全面地理解和表达情感。这一能力使得情感计算系统能够更好地适应复杂的情感表达和交互场景。

深度学习的引入和发展对情感计算领域产生了深远的影响,通过自动特征提取、端到端学习、高效的模型架构、多模态融合和迁移学习等技术，深度学习模型在情感识别、情感内容生成和情感响应等任务中展示了强大的优势和突破。这些技术的进步不仅推动了情感计算领域的发展，也为其他相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。

生成情感数据的进展

生成对抗网络（GAN）是近年来在生成模型领域取得重大突破的一种深度学习技术。GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成逼真的数据样本，而判别器则负责区分这些样本是真实的还是生成的。通过这种对抗训练，生成器逐渐学会生成越来越逼真的数据样本。

在情感数据生成中，GAN展示了其强大的能力。例如，研究人员利用GAN生成了高质量的面部情感图像，这些图像不仅在视觉上逼真，还能够传达特定的情感状态。具体来说，生成器通过学习面部表情的特征，生成不同情感状态下的面部图像，而判别器则通过区分真实图像和生成图像，不断提高生成器的生成能力。

一个典型的应用案例是使用GAN生成多样化的面部情感图像数据集。研究人员利用Stable Diffusion XL模型生成了一个面部情感数据集，涵盖不同情感、风格和人口群体。这些生成的图像不仅在视觉上逼真，还能够传达特定的情感状态。例如，通过调整生成器的输入，可以生成愤怒、快乐、悲伤等不同情感状态下的面部图像。这些生成的图像数据可以用于训练和评估情感识别模型，提高情感计算系统的性能和鲁棒性。

此外，GAN还可以用于生成其他类型的情感数据，如语音和文本。例如，使用GAN生成具有特定情感的语音数据，可以帮助情感计算系统更好地理解和表达情感。在文本生成方面，GAN可以生成具有特定情感的句子，使得情感计算系统能够生成更加自然和贴心的响应。

除了GAN，其他生成模型如长短期记忆网络（LSTM）在情感数据生成中也展示了其独特的优势。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效地捕捉序列数据中的长程依赖关系，特别适用于处理时间序列数据，如语音和文本。

语音生成时，LSTM通过学习语音信号的时间序列特征，生成具有特定情感的语音数据。例如，研究人员利用LSTM生成了不同情感状态下的语音样本，这些样本在情感表达上具有高度的自然性和逼真度。通过调整LSTM的输入，可以生成愤怒、快乐、悲伤等不同情感状态下的语音数据。这些生成的语音数据可以用于训练和评估语音情感识别模型，提高情感计算系统的性能和鲁棒性。

在文本生成方面，LSTM通过学习文本序列的特征，生成具有特定情感的句子。例如，研究人员利用LSTM生成了不同情感状态下的文本数据，这些文本在情感表达上具有高度的自然性和连贯性。通过调整LSTM的输入，可以生成愤怒、快乐、悲伤等不同情感状态下的句子。这些生成的文本数据可以用于训练和评估文本情感识别模型，提高情感计算系统的性能和鲁棒性。

变分自编码器（VAE）和Transformer模型在情感数据生成中也展示了其独特的优势。VAE通过学习数据的潜在表示，生成具有特定情感的图像、语音和文本数据。Transformer模型则通过自注意力机制，生成具有高度连贯性和自然性的情感数据。

伦理和监管问题

情感计算技术的快速发展带来了许多新的应用和可能性，但也引发了诸多伦理问题，特别是在隐私和数据安全方面。情感计算系统通常需要收集和处理大量的个人数据，包括面部表情、语音、文本和生理信号等。这些数据往往包含敏感的个人信息，如果处理不当，可能会导致隐私泄露和数据滥用。

情感计算中的隐私问题尤为突出。由于情感数据涉及个人的内在情感状态，这些信息比一般的个人数据更为敏感。例如，面部表情和语音可以揭示一个人的情感状态、心理健康状况甚至个人习惯。如果这些数据被不当使用或泄露，可能会对个人隐私造成严重侵害。因此，在情感计算系统的设计和应用中，必须严格遵守隐私保护原则，确保用户的数据得到充分保护。

数据安全问题也是情感计算中的一个重要伦理考量。情感计算系统需要处理大量的多模态数据，这些数据在传输和存储过程中可能会面临各种安全威胁，如数据泄露、篡改和攻击等。为了确保数据的安全性，情感计算系统需要采用先进的加密技术和安全协议，防止数据在传输和存储过程中被非法访问和篡改。

此外情感计算还涉及到“情感读心术”和“情感写作”的伦理问题。所谓“情感读心术”是指通过情感计算技术，系统可以读取和分析用户的情感状态，从而推断出用户的内在情感和心理状态。这种技术虽然在某些应用场景中具有重要价值，但也可能被滥用于监控和操控用户，侵犯用户的自主权和隐私权。同样，“情感写作”是指通过情感计算技术，系统可以生成具有特定情感的内容，从而影响和操控用户的情感和行为。这种技术在广告、娱乐和教育等领域具有广泛应用，但也可能被滥用于操控和误导用户，带来伦理风险。

为了应对情感计算技术带来的伦理和安全问题，欧盟在2021年4月提出了《人工智能法案》（AI Act），这是全球首个针对AI技术使用的法律框架。该法案在2024年2月获得所有成员国的支持，采用基于风险的分类系统，定义了不同风险级别的措施和要求。

《人工智能法案》对情感计算技术的监管具有重要影响。根据该法案，情感识别系统被定义为“用于识别或推断自然人情感或意图的AI系统，基于其生物特征数据”。这意味着任何使用面部表情、语音或其他生物特征数据进行情感识别的系统都属于这一范畴。

该法案将AI系统分为四个风险级别：不可接受风险、高风险、有限风险和最小风险。对于不可接受风险的系统，法案明确禁止其在市场上销售或使用。情感识别系统在某些特定场景下被列为高风险系统，例如在工作场所和教育机构中使用的情感识别系统被禁止。此外，法案还规定，任何包含情感识别组件的系统都必须通知用户其操作，并遵守严格的数据保护和安全要求。

对于高风险系统，法案要求提供者（即开发和销售AI系统的自然人或机构）必须遵守一系列义务，包括进行市场后风险监测、向主管当局报告产品信息、提供系统和数据的技术文档等。这些义务旨在确保高风险系统的安全性和透明度，防止其对用户造成潜在的危害。

法案还对基础模型（即“通用AI模型”）提出了特别要求。根据法案，任何AI生成的内容必须标明来源，并提供训练和验证的文档。如果基础模型被认为具有系统性风险，提供者需遵守更多义务，包括风险测试和数据治理措施。这些规定旨在确保基础模型的安全性和可靠性，防止其在应用过程中对用户造成潜在的危害。

总的来说，《人工智能法案》为情感计算技术的应用提供了明确的监管框架，旨在平衡技术创新与伦理安全之间的关系。通过严格的监管和透明的操作，法案旨在确保情感计算技术在为社会带来积极影响的同时，避免潜在的伦理和安全风险。这一监管框架不仅对情感计算领域具有重要意义，也为其他AI技术的应用提供了有益的借鉴。

未来展望

随着情感计算技术的不断发展，基于生理数据的情感识别正逐渐成为一个重要的研究方向。相比于面部表情和语音，生理数据如脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）、皮电活动（EDA）或皮肤电反应（GSR）、呼吸率（RSP）和脉搏率等，能够提供更直接和客观的情感信息。这些生理信号反映了人体在不同情感状态下的生理反应，具有较高的情感识别准确性和鲁棒性。

未来基于生理数据的情感识别技术有望在以下几个方面取得重要进展。

多模态融合：将生理数据与面部表情、语音和文本等多模态数据相结合，可以提高情感识别的准确性和鲁棒性。例如，通过融合EEG和面部表情数据，可以更全面地捕捉用户的情感状态，从而提高情感识别系统的性能。

实时情感监测：基于生理数据的情感识别技术可以实现实时情感监测，特别是在心理健康监测和智能驾驶等应用场景中。例如，通过实时监测驾驶员的心电图和皮电活动，可以及时检测其情感状态，预防因情绪波动引发的交通事故。

个性化情感识别：生理数据具有高度的个体差异性，通过个性化建模和自适应学习，可以提高情感识别的准确性和个性化水平。例如，通过个性化的EEG信号分析，可以更准确地识别个体的情感状态，从而提供更个性化的情感计算服务。

隐私保护和数据安全：基于生理数据的情感识别技术需要特别关注隐私保护和数据安全问题。未来的研究需要开发更加安全和隐私保护的生理数据采集和处理技术，确保用户的数据得到充分保护。

多模态基础模型在情感计算中的应用前景广阔。多模态基础模型通过结合视觉、语言、语音和生理数据，能够更全面地理解和表达情感，从而实现更自然和有效的人机交互。

多模态基础模型在情感生成与响应方面具有巨大的潜力。例如，通过结合视觉和语言数据，多模态基础模型可以生成具有特定情感的图像和文本，从而实现更加自然和贴心的情感响应。在智能客服和心理健康监测等应用场景中，多模态基础模型可以根据用户的情感状态，生成个性化的响应，提高用户满意度和忠诚度。

多模态基础模型的开放性和可扩展性使得情感计算技术能够更广泛地应用于各个领域。例如，在教育、娱乐、医疗和智能家居等领域，多模态基础模型可以提供更加智能和个性化的情感计算服务，提高用户体验和生活质量。

基于生理数据的情感识别和多模态基础模型在情感计算中的应用前景广阔。通过结合多模态数据和先进的生成与分析技术，情感计算技术有望在未来取得重要突破，为各个领域的研究和应用提供新的思路和方法。这些技术的进步不仅推动了情感计算领域的发展，也为其他相关领域的研究和应用提供了新的机遇和挑战。（END）

参考资料：https://arxiv.org/pdf/2409.08907

波动世界（PoppleWorld)是噬元兽数字容器的一款AI应用，是由AI技术驱动的帮助用户进行情绪管理的工具和传递情绪价值的社交产品，基于意识科学和情绪价值的理论基础。波动世界将人的意识和情绪作为研究和应用的对象，探索人的意识机制和特征，培养人的意识技能和习惯，满足人的意识体验和意义，提高人的自我意识、自我管理、自我调节、自我表达和自我实现的能力，让人获得真正的自由快乐和内在的力量。波动世界将建立一个指导我们的情绪和反应的价值体系。这是一款针对普通人的基于人类认知和行为模式的情感管理Dapp应用程序。