智源发布Emu3：颠覆Stable Diffusion，图像、文本、视频生成能力全面升级！

探索新一代多模态模型Emu3，它通过统一的token序列实现了复杂的生成任务。Emu3不再区分图像和文本，而是将所有信息编码为token，从而能够执行诸如图像编辑和视觉问答等任务，展现出强大的通用能力。

从根本上说，这种token序列方法与通用人工智能（AGI）的远景目标相符，即构建能够处理各种类型数据并执行广泛任务的智能系统。Emu3通过结合像Stable Diffusion这样的图像生成模型和CLIP与LLM的组合模型，实现了这一目标。Emu3不仅可以处理图像、语言和语音，还能有效整合多模态信息，利用Transformer架构的优势，实现了跨模态的理解和生成能力，从而推动了通用人工智能的发展。

Emu3在图像编辑和视觉问答等任务中表现出色，并能够胜任SDXL和LLaVA-1.6等复杂模型的任务。Emu3通过统一的token空间来实现多模态数据的无缝集成，从而显著提升了性能。与Sora等其他模型相比，Emu3通过统一的token空间实现了卓越的多模态生成能力，同时确保了高质量的生成效果。这种架构能够更好地理解和处理图像、文本及其他类型的数据，从而在各种应用场景中实现更强大的功能。

Emu3的架构简化了多模态模型的训练过程，因为它能够在一个token空间中进行学习和推理，从而避免了传统方法中常见的模态对齐问题。这种统一的token方法能够更有效地利用数据，从而提升模型的性能和泛化能力。对于那些致力于开发通用人工智能的研究人员来说，Emu3提供了一个有前景的途径，它通过整合视觉和语言信息，朝着构建更智能、更通用的系统迈出了重要一步。

Emu3的愿景是推动通用人工智能的发展，为未来的智能系统奠定基础。

项目地址:https://github.com/baaivision/Emu3