智源研究院推出全新多模态系列模型Emu3

智源研究院推出Emu3，这是一个全新的多模态系列模型，它仅使用下一个词元（Token）预测这一建模范式进行训练，达到了最先进的水平。Emu3 通过一个 Transformer 模型在视频、图像和文本令牌的混合数据上进行训练，以预测下一个令牌。在有视频上下文的情况下，Emu3 能够自然地扩展视频并预测接下来的发生。该模型可以模拟物理世界中的环境、人物和动物的某些方面。

• 项目主页：https://emu.baai.ac.cn/about
• GitHub：https://github.com/baaivision/Emu3
• 模型：https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f

想象一下，你有一台超级聪明的机器，它可以观看视频、阅读文字，甚至根据你给出的文字提示创造出新的图像和视频。Emu3就是这样一种机器，不过它是一套AI模型，而非真实的机器。比如，你给出一个文本提示：“一只小猫在软软的沙发上打盹”。Emu3可以生成一张图片，展示这个场景。或者，你给它一个视频，它能够预测视频中的小猫接下来可能会伸懒腰。通过这种方式，Emu3能够成为艺术家、设计师、内容创作者以及任何需要图像和视频生成工具的人的得力助手。

主要功能

Emu3的主要功能包括：

1. 图像生成：根据文本提示生成图片。
2. 视频生成：不仅生成视频，还能预测视频中接下来会发生什么。
3. 视觉-语言理解：理解图像内容并用语言描述，或者根据图像内容回答有关问题。

主要特点

Emu3的一些关键特点有：

1. 多模态能力：能够处理和理解图像、视频和文本。
2. 无需扩散模型或组合方法：它不需要其他复杂模型的帮助。
3. 开源：它的技术和模型是公开的，这意味着任何人都可以查看、使用和改进它。

工作原理

Emu3的工作原理大致如下：

1. 将数据转换为标记：无论是图像、视频还是文本，Emu3都会将它们转换成一系列的标记，就像把一句话分成单词一样。
2. 训练单一变换器：Emu3使用一个变换器（一种人工智能算法）来学习这些标记的模式。
3. 预测下一个标记：给定一系列标记后，Emu3的任务是预测接下来最可能出现的标记。

具体应用场景

Emu3可以应用在许多场景中，例如：

1. 内容创作：帮助艺术家和设计师快速生成图像和视频概念。
2. 自动字幕生成：为视频自动生成描述性的字幕。
3. 视觉问答：回答有关图像内容的问题，比如“图片中的人在做什么？”。
4. 虚拟现实和游戏：创造逼真的虚拟环境和游戏体验。