Emu3是什么？
Emu3是由北京智源研究院推出的原生多模態(tài)世界模型，旨在簡(jiǎn)化和提升多模態(tài)任務(wù)的處理能力。多模態(tài)任務(wù)指的是同時(shí)處理不同類型的數(shù)據(jù)（如圖像、視頻、文本等）。與依賴擴(kuò)散模型（如 Stable Diffusion）或組合架構(gòu)（如 CLIP 與大型語(yǔ)言模型結(jié)合）的傳統(tǒng)方法不同，Emu3 采用了 next-token 預(yù)測(cè)技術(shù)，將圖像、文本、視頻轉(zhuǎn)化為離散的 token，并使用單一的 Transformer 模型進(jìn)行訓(xùn)練。
Emu3只基于下一個(gè) token 預(yù)測(cè)，無(wú)需擴(kuò)散模型或組合方法，即可完成文本、圖像、視頻三種模態(tài)數(shù)據(jù)的理解和生成，官方宣稱實(shí)現(xiàn)圖像、文本、視頻大一統(tǒng)。
Emu3的功能特性
- 圖像生成：Emu3 通過預(yù)測(cè)視覺 token 來生成高質(zhì)量圖像，支持靈活的分辨率和風(fēng)格，不再需要擴(kuò)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(kuò)散模型不同，Emu3 通過預(yù)測(cè)視頻序列中的下一個(gè) token 來生成視頻，使整個(gè)過程更加簡(jiǎn)潔高效。
- 視頻預(yù)測(cè)：Emu3 能夠?qū)σ曨l進(jìn)行延續(xù)預(yù)測(cè)，模擬現(xiàn)實(shí)世界中的環(huán)境、人物和動(dòng)物行為，展現(xiàn)強(qiáng)大的物理世界模擬能力。
- 視覺-語(yǔ)言理解：Emu3 展現(xiàn)了強(qiáng)大的視覺和語(yǔ)言感知能力，可以對(duì)圖像進(jìn)行詳細(xì)描述，并提供連貫的文本回復(fù)，而無(wú)需依賴 CLIP 和預(yù)訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型。
- 多模態(tài)整合：Emu3 通過將文本、圖像和視頻轉(zhuǎn)化為離散 token，并統(tǒng)一使用 Transformer 進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合。該模型能夠在多個(gè)領(lǐng)域（圖像、視頻、文本）表現(xiàn)出色，并且可以同時(shí)處理這些不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，適用于多模態(tài)任務(wù)。
- 無(wú)擴(kuò)散、無(wú)組合架構(gòu)：Emu3 的設(shè)計(jì)拋棄了傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型和組合架構(gòu)，專注于 token 預(yù)測(cè)。這種設(shè)計(jì)使得模型在訓(xùn)練和推理過程中能夠更高效地?cái)U(kuò)展。減少了對(duì)傳統(tǒng)復(fù)雜架構(gòu)的依賴，提高了模型的可擴(kuò)展性，適用于更多任務(wù)和更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。
Emu3的性能評(píng)測(cè)
在圖像生成任務(wù)中，基于人類偏好評(píng)測(cè)，Emu3 優(yōu)于 SD-1.5 與 SDXL 模型。在視覺語(yǔ)言理解任務(wù)中，對(duì)于 12 項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試的平均得分，Emu3 優(yōu)于 LlaVA-1.6。在視頻生成任務(wù)中，對(duì)于 VBench 基準(zhǔn)測(cè)試得分，Emu3 優(yōu)于 OpenSora 1.2。
如何使用Emu3？
目前 Emu3 已開源了關(guān)鍵技術(shù)和模型，鏈接如下：
- Emu3 官網(wǎng)：https://emu.baai.ac.cn/
- Emu3 代碼：https://github.com/baaivision/Emu3
- Emu3 模型：https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f
?版權(quán)聲明：如無(wú)特殊說明，本站所有內(nèi)容均為AIHub.cn原創(chuàng)發(fā)布和所有。任何個(gè)人或組織，在未征得本站同意時(shí)，禁止復(fù)制、盜用、采集、發(fā)布本站內(nèi)容到任何網(wǎng)站、書籍等各類媒體平臺(tái)。否則，我站將依法保留追究相關(guān)法律責(zé)任的權(quán)利。
