Emu3模型：开源多模态世界模型的简介与应用

近年来，随着人工智能技术的快速发展，预测下一个token的能力已经在大语言模型领域取得了显著进展。其中，ChatGPT等模型的成功展示了下一token预测在文本生成中的巨大潜力。然而，在多模态任务中的应用仍显不足。目前，多模态任务主要由扩散模型（如Stable Diffusion）和组合方法（如CLIP视觉编码器与LLM结合）所主导。2024年10月21日，智源研究院发布了原生多模态世界模型Emu3，该模型基于下一个token预测的原理，能够无需扩散模型或组合方法完成文本、图像、视频三种模态数据的理解与生成。这一突破性技术为多模态任务的研究提供了全新的方向。

一、模型介绍

Emu3在图像生成、视频生成及视觉语言理解等任务中表现优异，超过了诸多知名开源模型（如SDXL、LLaVA、OpenSora等）。其核心优势在于不依赖扩散模型、CLIP视觉编码器或预训练的LLM等技术，而是仅仅依赖下一个token的预测能力。Emu3配备了强大的视觉tokenizer，能够将视频和图像转换为离散token。这些视觉离散token可以与文本tokenizer输出的离散token协同工作，从而实现多模态数据的统一处理。模型输出的离散token同样可以转换为文本、图像和视频，为任何模态间的转换提供了统一的研究框架。这种技术在前一阶段并未有类似模型出现，显得尤为创新。

二、环境搭建

1. 模型下载

使用模型框架安装依赖：

pip install modelscope

克隆模型并运行：

modelscope download --model BAAI/Emu3-Gen

2. 代码下载与运行

克隆项目仓库：

git clone

在Docker环境中运行（确保有GPU支持）：

docker run -it --rm --gpus=all -v /datas/work/zzq:/workspace pytorch/pytorch:2.2.2-cuda12.1-cudnn8-devel bash

-进入项目目录并安装依赖：

cd /workspace/Emu3/Emu3-main
pip install -r requirements.txt -i

三、推理测试

在Emu3项目目录下运行以下命令进行图像生成测试：

python image_generation.py

注意事项

在推理测试过程中可能会遇到显存不足的问题。建议根据实际硬件配置调整模型参数或使用更高效的计算资源。

Emu3模型的发布标志着多模态任务研究的又一个重要里程碑。通过仅基于下一个token预测的原理，它突破了传统依赖扩散模型和组合方法的局限，为人工智能研究提供了全新的思路。未来，随着Emu3模型在更多任务中的应用和优化，其在多模态人工智能领域的影响力将持续扩大。

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