Emu3是什么

Emu3是由北京智源人工智能研究院推出的一款原生多模态世界模型，采用智源自研的多模态自回归技术路径，在图像、视频、文字上联合训练，使模型具备原生多模态能力，实现图像、视频、文字的统一输入和输出。Emu3将各种内容转换为离散符号，基于单一的Transformer模型来预测下一个符号，简化了模型架构。Emu3在图像生成方面，只需一段文本描述可创造出符合要求的高质量图像，表现超越了专门的图像生成模型SDXL。在图像和语言的理解能力上，Emu3能准确描述现实世界场景给出恰当的文字回应，无需依赖CLIP或预训练的语言模型。Emu3能延续现有视频内容，自然地扩展视频场景。

Emu3的主要功能

图像生成：Emu3能根据文本描述生成高质量图像，支持不同分辨率和风格 。视频生成：Emu3能生成视频，通过预测视频序列中的下一个符号来创作视频，不依赖复杂的视频扩散技术 。视频预测：Emu3能自然地延续现有视频内容，预测接下来会发生什么，模拟物理世界中的环境、人物和动物 。图文理解：Emu3能理解物理世界并提供连贯的文本回应，无需依赖CLIP或预训练的语言模型 。

Emu3的技术原理

下一个token预测：Emu3的核心是下一个token预测，属于一种自回归方法，模型被训练预测序列中的下一个元素，无论是文本、图像还是视频。多模态序列统一：Emu3将图像、文本和视频数据统一到一个离散的token空间中，使单一的Transformer模型处理多种类型的数据。单一Transformer模型：Emu3用一个从零开始训练的单一Transformer模型处理所有类型的数据，简化模型架构并提高效率。自回归生成：在生成任务中，Emu3通过自回归方式，一个接一个地预测序列中的token，从而生成图像或视频。图文理解：在图文理解任务中，Emu3能将图像编码为token，然后生成描述图像内容的文本。

Emu3的项目地址

项目官网：emu.baai.ac.cn/aboutGitHub仓库：https://github.com/baaivision/Emu3HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f技术论文：https://baai-solution.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/emu3/Emu3-tech-report.pdf

Emu3的应用场景

内容创作：Emu3根据文本描述自动生成图像和视频，助力艺术家和设计师快速实现创意。广告与营销：基于Emu3生成吸引人的广告素材，提升品牌宣传效果。教育：Emu3将复杂概念可视化，增强学生的学习体验。娱乐产业：Emu3辅助游戏和电影制作，创造逼真的虚拟环境。设计和建筑：Emu3用于生成设计原型和建筑渲染图，提高设计效率。电子商务：Emu3帮助在线零售商生成产品展示图像，提升购物体验。