文章主要内容和创新点主要内容现有多模态大语言模型（MLLMs）多在通用数据集上训练，对人脸图像的特定领域视觉线索（如面部结构、表情、情绪、人口统计学特征等）理解能力有限，且缺乏大规模带标注的人脸图像-文本数据集。为此，论文提出：FairFaceGPT数据集：通过弱监督流水线，利用ChatGPT结合属性感知提示，基于FairFace数据集的元数据（年龄、性别、种族等）生成高质量问答对，涵盖表情、姿态、皮肤纹理、法医信息等多种属性。FaceLLM模型：以InternVL3为基础模型，采用低秩适应（LoRA）技术在FairFaceGPT上微调，专注于人脸理解任务。实验表明，FaceLLM在FaceXBench基准的多项人脸任务（如年龄估计、性别预测、人脸识别、深度伪造检测等）中性能优于现有MLLMs，达到当前最优水平。创新点提出一种新颖的弱监督流水线，通过属性感知提示ChatGPT，利用FairFace数据集的元数据生成人脸图像的高质量问答对。构建FairFaceGPT数据集，包含人脸图像的结构化问答，覆盖面部结构、表情、姿态等多维度属性，为特定领域MLLMs训练提供资源。提出FaceLLM模型，通过在FairFaceGPT上微调InternVL3，显著提升了多模态模型在人脸理解任务上的性能，实现当前最优结果。