
统一模型驱动的AI系统实现图像文本与视频 的生成与理解
Emu3采用单一变换器架构,将图像、文本和视频转化为统一序列空间进行处理。通过纯粹的下一标记预测训练方式,该系统在图像生成、视觉语言理解和视频生成等多个任务中展现出优异性能。与SDXL、LLaVA-1.6等专门模型相比,Emu3以更简洁的架构实现了更强的多模态处理能力。
Emu3是由北京智源研究院(BAAI)开发的一套先进的多模态模型,它采用了一种全新的训练方式 - 仅通过"下一个token预测"就能实现强大的功能。这个项目通过将图像、文本和视频转换成离散的token序列,使用单一的transformer模型从头开始训练,实现了多模态内容的统一处理。
该项目提供了完整的开发接口,支持通过Transformers库进行调用,开发者可以方便地集成到自己的项目中。模型支持使用Flash Attention 2.0优化注意力机制的计算,并提供了良好的GPU加速支持。
项目采用Apache-2.0许可证,在GitHub和Hugging Face平台上开源,并提供了详细的文档和示例代码,方便开发者学习和使用。同时,项目团队还提供了在线演示,让用户可以直观地体验模型的各项功能。


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