通过整合独立的音频和视频输入，JavisGPT可以推理跨越这两种模态的复杂事件，例如识别哪个物体正在发出声音、描述细微的时间动态，或者生成新的、声音效果和运动保持同步的片段。该模型在大规模指令式数据集上进行训练，这些数据集是针对发声视频任务定制的，有助于它遵循自然语言提示，同时尊重视听结构。这使其适用于需要对用户所听和所见之间精确对齐的研究、内容创建和交互式应用程序。
该系统采用了一个简洁的编码器-LLM-解码器管道，其中包含专门用于音视频融合和同步的机制，使其能够在多个联合音视频基准测试中超越先前的方法。其设计强调理解和生成，因此它可以回答有关现有片段的问题，或根据文本、音频、视频或它们的组合来创建新的同步媒体。这种统一的方法使JavisGPT成为未来需要稳健多模态理解和高质量、时间一致性生成的同步媒体工具的灵活基础。
