在线日韩电影,欧美成人亚洲,国产传媒一区在线

Emu3是什么？

Emu3是由北京智源研究院推出的原生多模態世界模型，旨在簡化和提升多模態任務的處理能力。多模態任務指的是同時處理不同類型的數據（如圖像、視頻、文本等）。與依賴擴散模型（如 Stable Diffusion）或組合架構（如 CLIP 與大型語言模型結合）的傳統方法不同，Emu3 采用了 next-token 預測技術，將圖像、文本、視頻轉化為離散的 token，并使用單一的 Transformer 模型進行訓練。

Emu3只基于下一個 token 預測，無需擴散模型或組合方法，即可完成文本、圖像、視頻三種模態數據的理解和生成，官方宣稱實現圖像、文本、視頻大一統。

Emu3的功能特性

圖像生成：Emu3 通過預測視覺 token 來生成高質量圖像，支持靈活的分辨率和風格，不再需要擴散模型，生成過程更為高效。
視頻生成：與依賴噪聲生成視頻的擴散模型不同，Emu3 通過預測視頻序列中的下一個 token 來生成視頻，使整個過程更加簡潔高效。
視頻預測：Emu3 能夠對視頻進行延續預測，模擬現實世界中的環境、人物和動物行為，展現強大的物理世界模擬能力。
視覺-語言理解：Emu3 展現了強大的視覺和語言感知能力，可以對圖像進行詳細描述，并提供連貫的文本回復，而無需依賴 CLIP 和預訓練的大型語言模型。
多模態整合：Emu3 通過將文本、圖像和視頻轉化為離散 token，并統一使用 Transformer 進行訓練，實現了多模態數據的整合。該模型能夠在多個領域（圖像、視頻、文本）表現出色，并且可以同時處理這些不同模態的數據，適用于多模態任務。
無擴散、無組合架構：Emu3 的設計拋棄了傳統的擴散模型和組合架構，專注于 token 預測。這種設計使得模型在訓練和推理過程中能夠更高效地擴展。減少了對傳統復雜架構的依賴，提高了模型的可擴展性，適用于更多任務和更大規模的數據集。