Emu3多模态模型通过单一预测方法实现突破性能
Emu3是一套创新的多模态模型,采用单一的下一个令牌预测方法进行训练。该模型将图像、文本和视频统一处理,从头训练单个Transformer模型。在生成和理解任务中,Emu3的表现超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等知名模型,无需复杂架构。Emu3能生成高质量图像、理解视觉语言,并通过简单预测生成连贯视频,展现了多模态AI的新可能。
Emu3-VisionTokenizer是由BAAI(北京智源人工智能研究院)开发的一款先进的多模态模型系统。该项目的核心特点是仅通过"下一个标记预测"(next-token prediction)的方式进行训练,通过将图像、文本和视频转换为离散空间的标记,在多模态序列上从头开始训练单个transformer模型。
该项目在生成和感知两个方面都展现出了卓越的性能:
项目提供了简单直接的使用方式,主要包括:
该项目可以广泛应用于:
项目采用Apache-2.0许可证,提供了完整的开源支持:
Emu3-VisionTokenizer代表了多模态AI领域的重要突破,通过创新的技术方案简化了传统方法的复杂性,同时在性能上达到了领先水平。其简洁的设计理念和强大的功能特性,使其成为图像、文本和视频处理领域的重要工具。
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