面部情感行为分析对于理解人类心理状态很重要。研究者引入了两个FABA任务的数据集和基准，以及一个新的MLLM“EmoLA”。实验结果显示，加入面部先验专家模块和低秩适应模块可以提高性能。EmoLA在FABA-Bench上表现最好，在常用的FABA数据集上与最先进模型竞争力强。