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摘要

尽管下一个标记预测被认为是通往通用人工智能的有前景的路径，但在多模态任务中一直难以脱颖而出，这些任务目前仍由扩散模型（例如，Stable Diffusion）和组合方法（例如，CLIP结合LLMs）主导。在本文中，我们介绍了Emu3，这是一套全新的最先进的多模态模型，仅通过下一个标记预测进行训练。通过将图像、文本和视频标记化到一个离散空间，我们在混合多模态序列上从头开始训练一个单一的Transformer。Emu3在生成和感知任务中超越了多个成熟的特定任务模型，超过了旗舰模型如SDXL和LLaVA-1.6，同时消除了对扩散或组合架构的需求。Emu3还能够通过预测视频序列中的下一个标记来生成高保真视频。我们通过集中于单一焦点：标记，简化了复杂的多模态模型设计，为在训练和推理过程中扩展模型解锁了巨大潜力。我们的结果表明，下一个标记预测是构建超越语言的通用多模态智能的有前景的路径。我们开源了关键技术及模型，以支持该方向上的进一步研究。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.18869

代码链接：https://github.com/baaivision/Emu3

开源模型链接：https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f

项目页面：https://emu.baai.ac.cn/about

讨论总结

Emu3模型的发布引起了Reddit用户的热烈讨论，主要集中在其创新性的next-token prediction方法、与现有技术的比较、多模态任务的潜力以及计算效率等方面。评论者对Emu3在生成视频和图像方面的能力表示赞赏，同时也提出了关于其生成速度和计算资源需求的疑问。此外，Emu3的公开发布和与其他模型的比较也是讨论的焦点，特别是与Meta的Chameleon模型的相似性以及FLUX模型在图像生成领域的表现。

主要观点

1. 👍 Emu3的next-token prediction方法是一种创新的突破
   • 支持理由：Emu3在多模态任务中展现了出色的性能，无需扩散或组合架构。
   • 反对声音：有评论者质疑其计算效率和资源需求。
2. 🔥 Emu3与Chameleon模型的比较
   • 正方观点：Emu3在更多模态上有所扩展，且公开发布了核心技术和模型。
   • 反方观点：两者在架构上相似，Emu3的创新性受到质疑。
3. 💡 Emu3在视频生成方面的潜力
   • Emu3能够通过预测视频序列中的下一个token生成高质量视频，可能开启视频生成的新时代。

金句与有趣评论

1. “😂 Lmao, they’re using booru tags in the gen example.”
   • 亮点：评论者对Emu3生成示例中使用booru标签感到惊讶，引发了关于标签重要性的讨论。
2. “🤔 So it’s not a stretch of the imagination to consider an entire freaking video to be just a token.”
   • 亮点：评论者对next-token prediction的强大能力表示认可，同时提出了对计算效率的担忧。
3. “👀 I don’t think they’re the first to think of this idea.”
   • 亮点：评论者指出Emu3的核心思想并非首创，引发了对技术创新性的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户对Emu3的潜力和创新性表示赞赏。然而，也存在一些担忧和质疑，主要集中在计算效率和资源需求方面。主要分歧点在于Emu3的创新性和实用性，以及其与现有技术的比较。

趋势与预测

• 新兴话题：Emu3的next-token prediction方法可能会引发更多关于计算效率和资源优化的讨论。
• 潜在影响：Emu3的开源发布可能会促进多模态AI领域的研究和开发，推动生成式AI技术的发展。

详细内容：

标题：Emu3：引发Reddit热议的下一代多模态模型

最近，Reddit上关于“Emu3: Next-Token Prediction is All You Need”的讨论热度颇高。这篇帖子介绍了Emu3这一全新的多模态模型，仅通过next-token预测进行训练，在生成和感知任务上表现出色，超越了诸如SDXL和LLaVA-1.6等知名模型，同时无需依赖扩散或组合架构。帖子还提供了相关的论文链接https://arxiv.org/abs/2409.18869，代码链接https://github.com/baaivision/Emu3，开源模型链接https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f以及项目页面链接https://emu.baai.ac.cn/about，吸引了众多用户的关注和讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人好奇是否有人尝试将扩散模型应用于文本生成，有人表示这种尝试是可行的。有人质疑Meta在计算资源利用上的策略，认为其可能在进行大量实验但只发布部分成果。还有人探讨了在模型训练中可能存在的企业间合作和数据共享的情况。

对于Booru标签在模型中的应用，用户们也各抒己见。有人认为这是模型的必备功能，能让用户有更多控制；有人则认为这导致模型理解变得复杂。

关于Emu3生成视频的能力，有人觉得这非常惊人，有望开启视频生成的新时代；但也有人指出其生成速度较慢。

有用户分享道：“作为一名长期关注技术发展的研究者，我发现近年来多模态模型的发展速度令人惊叹。然而，像Emu3这样的新模型在带来创新的同时，也面临着诸多挑战，比如计算效率和实际应用效果。”

在讨论中，也存在一些有趣的观点。比如有人认为Emu3与之前的某些模型有相似之处，也有人认为其在某些方面具有独特性。

总体而言，Reddit上关于Emu3的讨论展现了大家对新技术的关注和思考，也反映出在多模态模型发展道路上的诸多争议和期待。