智源 Emu3 证明多模态模型新范式：只需基于下一个 token 预测

主要观点总结

智源研究院发布多模态世界模型Emu3，基于下一个token预测技术，无需扩散模型或组合方法，即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。该模型在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中表现出卓越性能，提供了一个强大的视觉tokenizer，能够将视频和图像转换为离散token。同时，该模型采用统一视觉Tokenizer和特殊token定义多模态数据格式，通过预训练、特殊训练阶段和开源地址等方式进行训练和调优。未来，统一的多模态世界模型有望广泛应用于自动驾驶、机器人大脑、智能眼镜助手等领域。

关键观点总结

关键观点1: 智源研究院发布多模态世界模型Emu3

基于下一个token预测技术，无需扩散模型或组合方法，实现文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。

关键观点2: Emu3在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中表现出卓越性能

采用了强大的视觉tokenizer，能够将视频和图像转换为离散token，提高了生成和理解的效率。

关键观点3: Emu3采用统一视觉Tokenizer和特殊token定义多模态数据格式

通过预训练、特殊训练阶段等方式进行训练和调优，提高了模型的泛化能力和性能。

关键观点4: 开源地址便于后续研究和社区构建与集成

智源研究院不仅公开了预训练模型和相应的SFT训练代码，还为未来研究和社区构建与集成提供了便利。

关键观点5: 统一的多模态世界模型未来有广泛的潜在应用

包括自动驾驶、机器人大脑、智能眼镜助手、多模态对话和推理等领域。

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