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Emu3.5：10万亿token！原生多模态AI创作新标杆

【免费下载链接】Emu3.5项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5

导语：BAAI团队推出的Emu3.5多模态大模型，凭借10万亿token的海量训练数据和创新的原生多模态架构，重新定义了AI内容创作的边界，在图像生成、跨模态交互等领域展现出与Gemini 2.5 Flash Image相匹敌的性能。

行业现状：多模态AI进入「原生融合」时代

随着大语言模型技术的成熟，AI领域正加速向多模态融合方向演进。当前主流多模态模型普遍采用"文本模型+视觉适配器"的拼接式架构，这种方式虽能实现基础的跨模态交互，但在处理复杂视觉-语言序列时往往面临语义割裂、生成连贯性不足等问题。据行业研究显示，2024年全球多模态AI市场规模已突破200亿美元，其中具备原生跨模态理解能力的模型正成为技术竞争的焦点。用户对AI创作工具的需求已从单一图像生成升级为"文本-图像-视频"的连贯叙事创作，这要求模型不仅能理解静态视觉信息，更需掌握时空维度的世界建模能力。

产品亮点：重新定义多模态创作的核心能力

Emu3.5在技术架构上实现了多项突破，构建了真正意义上的"世界学习者"模型：

1. 统一世界建模范式
不同于传统多模态模型的模态转换思路，Emu3.5创新性地采用"视觉-语言联合状态预测"机制，能够同时理解和生成交织的视觉与文本序列。这种原生设计消除了模态转换带来的信息损耗，使模型能像人类一样自然地进行"看图说话"或"依文绘图"，尤其擅长处理包含多轮图像-文本交替的复杂创作任务。

2. 10万亿token的时空训练数据
模型在包含视频帧和对应文本转录的10万亿+多模态token上进行端到端预训练，远超行业平均水平。这种大规模时空数据摄入使Emu3.5不仅能捕捉静态视觉特征，还能理解物体运动规律和场景演变逻辑，为长时序视觉叙事生成奠定基础。

3. 无适配器的原生多模态交互
通过统一的"下一个token预测"目标函数，Emu3.5无需依赖任务特定头或模态适配器，就能直接处理和生成交织的视觉-文本序列。这种设计极大提升了模型的泛化能力，可无缝支持文本生成图像(T2I)、任意模态转图像(X2I)、视觉引导创作、多轮视觉叙事等多元任务。

4. 性能与效率的双重突破
Emu3.5引入的"离散扩散适配(DiDA)"技术将传统顺序解码转变为双向并行预测，实现约20倍推理加速而不损失生成质量。配合vLLM推理引擎，端到端生成速度提升4-5倍，解决了大模型创作场景中的效率瓶颈。在性能方面，该模型在图像生成与编辑任务上已达到Gemini 2.5 Flash Image水平，而在交织生成任务上表现更优。

行业影响：开启AI创作的全场景应用

Emu3.5的推出将对内容创作、设计行业和AI应用开发产生深远影响：

在内容创作领域，模型支持的"视觉叙事"功能使创作者能通过文本指令生成包含多幅关联图像的故事序列，这为漫画创作、广告策划、教育内容开发等场景提供了全新工具。官方提供的Web和移动应用(支持中国大陆及全球版本)已实现即点即用的创作体验，普通用户无需技术背景也能完成专业级视觉内容制作。

对企业应用开发而言，Emu3.5提供的轻量化推理方案降低了多模态AI的部署门槛。开发者可通过Hugging Face模型库获取预训练权重，结合vLLM加速技术构建高性能创作应用。特别值得注意的是，模型在"富文本图像创作"上的优势，使其能精准生成包含复杂文字元素的图像，这为电商广告、社交媒体素材等商业场景提供了高效解决方案。

从技术演进角度，Emu3.5验证了"原生多模态"架构的可行性，推动行业从"模态拼接"向"深度融合"发展。其10万亿token的训练规模也树立了新的数据标准，揭示了大规模时空数据对提升模型世界理解能力的关键作用。

结论与前瞻：多模态AI的下一个里程碑

Emu3.5通过原生架构设计、海量数据训练和创新推理优化，将多模态AI创作推向了新高度。其核心价值不仅在于性能指标的提升，更在于重新定义了人机协作创作的方式——从简单的指令执行升级为基于共同理解的创意伙伴。随着后续DiDA加速权重的发布和高级图像解码器的完善，我们有理由期待Emu3.5在视频生成、3D内容创作等更复杂场景的突破。对于内容创作者而言，这不仅是工具的革新，更是创意表达边界的拓展；对于AI行业，则标志着我们向构建真正理解物理世界的通用人工智能又迈进了重要一步。

【免费下载链接】Emu3.5项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5