Wujie-Emu3.5 - 知恵源研究所オープンソース・マルチモーダル世界ビッグモデル

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ウキエミュ3.5とは？

Wujie-Emu3.5は、北京Zhiyuan人工知能研究所のオープンソースのマルチモーダル世界マクロモデルであり、340億の参照とネイティブの世界モデリング機能を備えています。10兆個のマルチモーダル・トークン（790年分のビデオデータを含む）によって訓練され、物理法則をシミュレートし、グラフィック生成、視覚誘導、世界探索などのタスクを実現できる。革新的な「離散拡散適応型」技術により、画像生成速度は20倍に向上し、その性能はナノ・バナナ・モデルを上回る。このモデルはオープンソース化されており、具現化知能や仮想シーン構築などの分野に応用可能である。

Wujie-Emu 3.5の機能的特徴

マルチモーダル発電能力複数のモダリティをシームレスに融合した高品質のテキスト、画像、ビデオコンテンツを生成します。
世界のモデリングとダイナミックな予測大規模なビデオデータで訓練されたこのモデルは、現実世界の物理的ダイナミクスと時空間連続性を理解し、予測する。
ビジュアル・シナリオと演出首尾一貫したグラフィックストーリーとステップバイステップのビジュアルチュートリアルを作成し、没入感のある物語体験と直感的なハウツー説明を提供します。
効率的な推論アクセラレーション離散拡散適応(DiDA)技術により、画像生成の速度を飛躍的に向上させ、生成品質を維持します。
複雑なタスクの分解複雑なロボット操作タスクを複数のサブタスクに分解し、詳細なステップバイステップの手順とキーフレームイメージを提供します。
強力な一般化能力複数の配信外タスクで強力な汎化能力を発揮し、異なるアプリケーションシナリオやタスク要件に適応できる。

Wujie-Emu3.5の核となる利点

ネイティブ・マルチモーダル・フュージョン次の状態を予測する」という統一された目標に基づき、テキスト、画像、動画のモダリティを深く融合させ、モーダルの境界を取り払い、より自然で一貫性のあるマルチモーダルインタラクション体験を提供する。
効率的な推論アクセラレーション離散拡散適応(DiDA)技術により画像生成速度を大幅に向上させ、高品質な画像生成を維持しながら、トップクラスの拡散モデルに匹敵する推論効率を実現。
強力なワールド・モデリング機能大規模なビデオデータで事前学習することにより、モデルは現実世界の物理的ダイナミクスと因果律を内在化し、複雑な時空間推論と世界探索タスクをサポートすることができる。
豊富なアプリケーションシナリオコンテンツ制作、教育、トレーニング、バーチャルリアリティ、ロボット制御など多くの分野に適しており、さまざまな業界に強力な技術サポートと革新的なソリューションを提供する。
開放性と拡張性スマートソース研究所は、Emu3.5をオープンソース化し、世界のAI研究コミュニティに、さらなる研究開発をサポートする強力なベースモデルを提供し、マルチモーダル知能技術の迅速な開発を促進する計画です。

Gworld-Emu3.5の公式サイトは？

プロジェクトのウェブサイト:: https://zh.emu.world
Githubリポジトリ:: https://github.com/baaivision/emu3.5
HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/collections/BAAI/emu35
技術論文:: https://zh.emu.world/Emu35_tech_report.pdf

烏鶏衛夢3.5が向いている人

コンテンツクリエーター同社のマルチモーダルな生成能力により、広告デザイナー、映画・テレビ制作者、ゲーム開発者などのために高品質のグラフィック・コンテンツやビデオ・コンテンツを作成することができる。
教育者教師、トレーナー、その他の人々は、生成されたグラフィックストーリーやステップバイステップのチュートリアルを使って、教育や学習を充実させることができます。
科学技術研究者・開発者人工知能、ロボット工学、バーチャルリアリティなどの分野で活躍する研究者は、このモデルのネイティブなマルチモーダル融合機能とワールドモデリング機能を活用して、技術革新を推進することができます。
企業・ブランド効率的なコンテンツ制作、正確なマーケティング、ユーザーエクスペリエンスの最適化を必要とする企業は、このモデルを利用してクリエイティブなコンテンツを生成し、ブランドイメージと市場競争力を高めることができる。
開発者＆エンジニアマルチモーダル・アプリケーションの効率的な開発と展開を実現したい開発者は、オープンソースモデルに基づく二次開発によって、アプリケーションシナリオを拡大することができます。
学生と学習者マルチモーダル学習や人工知能などに興味のある学生は、モデル生成された学習教材を通して、複雑な概念や知識をより直感的に理解することができる。