Emu3 – 智源研究院在北京发布的一种多功能融合输入及创作模型

Emu3指的是什么？

Emu3是北京智源人工智能研究院开发的一款原生多模态世界观模型，它运用了自主研发的多模态自回归技术，在图像、视频和文本上进行了联合训练，赋予其天生的多模态能力，并实现了这些数据类型的统一输入与输出功能。该模型通过将各类内容转化为离散符号并使用单一Transformer架构来预测下一个符号的方式简化了设计结构。在图片生成领域，Emu3凭借一段文字描述就能创造出高质量、符合需求的画面，这一性能甚至超越了一些专用于图像生成的高级模型如SDXL。同时，在理解和处理图像及语言方面，Emu3能够精确描绘现实场景并给予恰当的文字反馈，无需借助CLIP或预先训练的语言模型辅助。此外，它还具备沿现有视频内容自然延展的能力。

Emu3的核心特性

• 图片创作Emu3具备依据文字说明创建高清晰度图片的能力，并且能够适应多种尺寸与艺术风格。
• 制作影片Emu3具备生成视频的能力，它通过预测视频序列中即将出现的元素来制作内容，并且无需依靠复杂的技术如视频扩散。
• 视频预估Emu3能够流畅地扩展当前的视频材料，预估后续的发展，并模仿现实世界里的场景、角色及生物。
• 图像与文字的解析Emu3具备理解现实世界的的能力，并能够生成逻辑通顺的文字回复，这一过程不需借助CLIP或是预先训练过的语言模型。

Emu3的工作机制

• 接下来的词元预估Emu3 的核心功能在于预测后续的标记，这使其成为了一种自回归技术。该模型经过训练可以预判一系列数据中的下一项目标，这些数据可以是任何形式的数据流，比如文字、图片或影片。
• 融合多种模式的序列一致性Emu3把图像、文字及视频资料整合进同一个离散化的标记空间里，使得单个Transformer模型能够应对各种不同类型的信息。
• 单独的Transformer架构Emu3通过采用一个完全从头训练的统一Transformer模型来应对各种数据类型，这不仅精简了其模型结构，还增强了运行效率。
• 自动回溯创作在执行生成任务时，Emu3采用自回归方法依次预测序列内的各个标记单元，以此来创建图像或视频内容。
• 图像与文字的解析在处理图文解析的任务时，Emu3能够把图片转化为一系列tokens，并基于这些信息来创建出对图片场景的文字说明。

Emu3的工程链接

• 官方网站项目的入口：关于页面位于网址 emu.baai.ac.cn/about 上
• Git代码库：访问此项目仓库：https://github.com/baaivision/Emu3
• HuggingFace的模型集合访问以下链接以查看BAAI的集合页面，该页面包含了名为“emu3”的模型及相关信息：https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f
• 科技文章：该技术报告的网址已更新为 https://baai-solution.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/emu3/Emu3-tech-report.pdf，请查收。

Emu3的使用情境

• 创作内容Emu3能够依据文字说明自动创建图像与视频，帮助艺术家及设计师迅速将创意变为现实。
• 宣传与推广利用Emu3创造引人注目的广告材料，增强品牌的推广成效。
• 学习与培养Emu3通过将复杂的理念以视觉形式展现出来，提升了学生的学習感受。
• 文化产业Emu3助力游戏与电影创作，打造高度真实的虚拟场景。
• 规划与构造Emu3旨在创建设计草案与建筑可视化图像，从而增强设计工作的效能。
• 网上购物Emu3助力线上商家创建商品展示图片，增强顾客的购物感受。