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Emu是由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发的多模态大模型，旨在通过统一的框架处理图像、文本和视频等多种模态数据。Emu 模型的核心特点是其强大的多模态生成和理解能力，能够实现从多模态输入到多模态输出的无缝转换。

技术原理

• 多模态统一学习框架：Emu 将图像、文本和视频数据统一到一个离散的 token 空间中，使用单一的 Transformer 模型进行处理。
• 下一个 token 预测：模型通过自回归方法，预测序列中的下一个元素，无论是文本 token 还是图像 embedding。
• 自回归生成：在生成任务中，Emu 逐个预测序列中的 token，从而生成图像或视频。
• 少样本上下文学习：Emu 具备强大的少样本学习能力，能够通过少量示例完成复杂任务。

优势

• 通用性：Emu 是一款“多模态-to-多模态”的模型，能够处理多种模态的输入和输出。
• 高性能：在多项性能指标上超越了 DeepMind 的 Flamingo 等其他多模态模型。
• 灵活性：支持灵活的分辨率和样式，适用于多种应用场景。

项目地址

• 项目官网：https://emu.baai.ac.cn/about
• GitHub 仓库：https://github.com/baaivision/Emu3
• 技术论文：https://baai-solution.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/emu3/Emu3-tech-report.pdf

重要版本

• Emu1：首次提出多模态生成式预训练，入选 ICLR 2024。
• Emu2：进一步优化了多模态生成能力，入选 CVPR 2024。
• Emu3：最新的版本，实现了图像、文本和视频的统一处理，性能显著提升。

应用场景

• 图像与文本生成：Emu 能够完成任意图生文和文生图的任务，支持多种风格和分辨率。
• 视频理解与生成：模型可以生成视频、预测视频的后续内容，并进行视频问答。
• 多模态对话：支持多轮对话，结合视觉和语言信息进行交互。
• 少样本学习：在视觉问答等任务中表现出色，能够通过少量样本进行上下文学习。

数据统计