Diese Arbeit präsentiert OmniDataComposer, einen innovativen Ansatz zur multimodalen Datensynthese und unbegrenzten Datengenerierung, dessen Ziel es ist, die Wechselwirkungen zwischen unterschiedlichen Datensmodalitäten zu verfeinern und zu vereinfachen. Der zentrale Durchbruch liegt in der Einführung einer kohärenten Datenstruktur, die effizient mit und verschmilzt multimodalen Eingabedaten – darunter Video, Audio und Text – umgehen kann.Unser entwickelter Algorithmus nutzt Fortschritte in mehreren operationellen Bereichen, darunter die Extraktion von Video-/Bildbeschreibungen, dichte Beschreibungsextraktion, Automatic Speech Recognition (ASR), Optical Character Recognition (OCR), der Recognize Anything Model (RAM) sowie Objektnachverfolgung. OmniDataComposer ist in der Lage, über 6.400 Objektkategorien zu erkennen, was die Bandbreite an visuellen Informationen erheblich erweitert. Durch die Integration dieser vielfältigen Modalitäten fördert das System eine gegenseitige Verbesserung zwischen den Modalitäten und ermöglicht eine korrektive Interaktion über Modalitäten hinweg.Das endgültige Ausgabeprodukt transformiert jedes Video in ein detailliertes sequenzielles Dokument, wodurch Videos praktisch in umfassende Erzählungen umgewandelt werden, die nun deutlich einfacher von großen Sprachmodellen verarbeitet werden können.Zukünftige Entwicklungen beinhalten die Optimierung von Datensätzen für jede einzelne Modality, um eine unbegrenzte Datengenerierung zu fördern. Diese robuste Grundlage wird wertvolle Einblicke für Modelle wie ChatGPT liefern und deren Fähigkeit zur Erstellung hochwertiger Datensätze für Video-Beschreibungen sowie zur Vereinfachung von Fragen- und Antwort-Aufgaben auf Basis von Videoinhalten erheblich verbessern. OmniDataComposer eröffnet eine neue Ära im multimodalen Lernen und verfügt über ein immenses Potenzial, das Verständnis und die Generierung komplexer, realweltbezogener Daten durch KI zu stärken.