Emu

Emu

多模态AI模型 图像文本智能生成的新突破

Emu是BAAI开发的先进多模态生成模型系列,包括入选ICLR 2024的Emu1和CVPR 2024的Emu2。这些模型展示了卓越的多模态理解和生成能力,能在复杂环境中无缝生成图像和文本。Emu在图像描述、视觉问答等任务中表现优异,超越了许多现有模型。作为通用基础模型,Emu适用于广泛的应用场景,如智能创作、视觉分析等,代表了AI技术的新发展方向。BAAI开源Emu旨在推动多模态智能研究的进步,为下一代AI技术发展铺平道路。

Emu多模态模型生成式人工智能视觉感知自然语言处理Github开源项目
<div align="center"> <h2>Emu: BAAI的生成式多模态模型</h2> </div>
<div align='center'> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/e236f5a4-34b9-4e4e-b0d1-ae5321cb17fb.png" class="interpolation-image" alt="comparison_fewshot." height="80%" width="80%" /> </div>
  • Emu1 (ICLR 2024, 2023/07) - 多模态生成式预训练

  • Emu2 (CVPR 2024, 2023/12) - 生成式多模态模型是上下文学习器

新闻

  • 2024.2 Emu1和Emu2分别被ICLR 2024和CVPR 2024接收!🎉
  • 2023.12 Emu2的推理代码、模型和演示已可用。欢迎体验演示
  • 2023.12 我们发布了Emu2,这是开放的最大规模生成式多模态模型,在多模态理解和生成任务上达到了新的最优水平。
  • 2023.7 Emu的推理代码和模型已可用。
  • 2023.7 我们发布了Emu,这是一个可以在多模态环境中无缝生成图像和文本的多模态通用模型。

亮点

  • 最先进的性能
  • 下一代能力
  • 适用于多种任务的基础模型

我们希望通过开源和促进合作来推动我们社区的发展👬。让我们一起朝着多模态智能迈进🍻。

联系方式

  • 我们正在招聘BAAI视觉团队的各级人才,包括全职研究员、工程师和实习生。 如果您有兴趣与我们一起在基础模型、视觉感知和多模态学习方面工作,请联系王鑫龙 (wangxinlong@baai.ac.cn)。

其他

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Stargazers repo roster for @baaivision/Emu

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