HOMIE는 인간-객체 중심의 동영상 개인화(HOCVP) 프레임워크로, 기존 방법의 한계인 낮은 인간-객체 상호작용 정확도와 잠재적 일치성 이해 부족 문제를 해결해요. MLLM 통합 전략을 개선하여 객체 간의 관계 지식을 추출하고, 텍스트 인코더 제어력을 유지하며 불필요한 재정렬을 방지해요. 실험 결과, HOMIE는 다양한 HOCVP 작업에서 최고 성능을 달성했으며, 프로젝트 페이지는 GitHub에서 확인할 수 있어요.