Wujie-Emu3.5 - 위즈덤 소스 연구소 오픈 소스 멀티모달 월드 빅 모델

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우키에무 3.5란 무엇인가요?

우지에-이뮤3.5는 베이징 지위안 인공지능 연구소의 오픈 소스 멀티모달 월드 매크로 모델로, 340억 개의 레퍼런스와 네이티브 월드 모델링 기능을 갖추고 있습니다. 10조 개의 멀티모달 토큰(790년 분량의 비디오 데이터 포함)으로 학습된 이 모델은 물리 법칙을 시뮬레이션하고 그래픽 생성, 시각적 안내, 세계 탐험과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 혁신적인 '이산 확산 적응형' 기술을 통해 이미지 생성 속도가 20배 향상되었으며, 그 성능은 나노 바나나 모델을 능가합니다. 이 모델은 오픈 소스로 공개되었으며, 구현된 지능 및 가상 장면 구성과 같은 분야에 적용할 수 있습니다.

Wujie-Emu 3.5의 기능적 특징

멀티모달 생성 기능여러 양식을 매끄럽게 혼합하는 고품질 텍스트, 이미지 및 비디오 콘텐츠를 생성합니다.
월드 모델링 및 동적 예측대규모 비디오 데이터로 학습된 이 모델은 실제 세계의 물리적 역학과 시공간적 연속체를 이해하고 예측합니다.
시각적 내러티브 및 연출일관된 그래픽 스토리와 단계별 시각적 튜토리얼을 생성하여 몰입감 있는 내러티브 경험과 직관적인 사용법을 제공합니다.
효율적인 추론 가속화이미지 생성 속도를 획기적으로 높이고 생성 품질을 유지하기 위해 디스크리트 확산 적응형(DiDA) 기술이 사용됩니다.
복잡한 작업의 분해복잡한 로봇 조작 작업을 여러 하위 작업으로 세분화하여 자세한 단계별 지침과 키프레임 이미지를 제공합니다.
강력한 일반화 기능여러 배포 외 작업에 대한 강력한 일반화 기능을 보여주며 다양한 애플리케이션 시나리오와 작업 요구 사항에 적응할 수 있습니다.

우지에이뮤 3.5의 핵심 장점

네이티브 멀티모달 퓨전'다음 상태 예측'이라는 통합된 목표를 기반으로 텍스트, 이미지 및 비디오 모달리티의 심층적인 융합을 실현하여 모달 경계를 허물고 보다 자연스럽고 일관된 멀티모달 인터랙션 경험을 제공합니다.
효율적인 추론 가속화디스크리트 확산 적응형(DiDA) 기술을 통해 이미지 생성 속도를 대폭 개선하여 최고 확산 모델에 필적하는 추론 효율성을 달성하는 동시에 고품질 생성 품질을 유지합니다.
강력한 월드 모델링 기능대규모 비디오 데이터에 대한 사전 학습을 통해 실제 물리적 역학 및 인과 법칙을 내재화하여 복잡한 시공간적 추론과 세계 탐험 작업을 지원할 수 있습니다.
다양한 애플리케이션 시나리오콘텐츠 제작, 교육 및 훈련, 가상 현실, 로봇 제어 및 기타 여러 분야에 적합하며 다양한 산업에 강력한 기술 지원과 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
개방성 및 확장성스마트소스 연구소는 Emu3.5를 오픈소스화하여 글로벌 AI 연구 커뮤니티에 강력한 기본 모델을 제공하여 추가 연구 개발을 지원하고, 복합 지능 기술의 빠른 개발을 촉진할 계획입니다.

Gworld-Emu3.5의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

프로젝트 웹사이트:: https://zh.emu.world
깃허브 리포지토리:: https://github.com/baaivision/emu3.5
허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/collections/BAAI/emu35
기술 문서:: https://zh.emu.world/Emu35_tech_report.pdf

우지에무 3.5가 적합한 사람들

콘텐츠 크리에이터이 회사의 멀티모달 생성 기능을 통해 광고 디자이너, 영화 및 TV 제작자, 게임 개발자 등을 위한 고품질 그래픽 및 동영상 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
교육자교사, 트레이너 등은 생성된 그래픽 스토리와 단계별 튜토리얼을 통해 교육 및 학습을 강화할 수 있습니다.
과학 및 기술 연구자 및 개발자인공지능, 로봇 공학, 가상 현실 등의 분야에서 일하는 연구자들은 이 모델의 기본 멀티모달 융합 및 월드 모델링 기능을 활용하여 기술 혁신을 주도할 수 있습니다.
기업 및 브랜드효율적인 콘텐츠 제작, 정확한 마케팅, 사용자 경험 최적화가 필요한 기업은 이 모델을 사용하여 창의적인 콘텐츠를 생성하여 브랜드 이미지와 시장 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
개발자 및 엔지니어멀티모달 애플리케이션에서 효율적인 개발 및 배포를 원하는 개발자는 오픈 소스 모델에 기반한 2차 개발을 통해 애플리케이션 시나리오를 확장할 수 있습니다.
학생 및 학습자멀티모달 학습, 인공지능 등에 관심이 있는 학생은 모델 생성 학습 자료를 통해 복잡한 개념과 지식을 보다 직관적으로 이해할 수 있습니다.