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目前 Emu3 已开源了关键技术和模型，
链接如下：
Emu3 官网：https://emu.baai.ac.cn/
Emu3 代码：https://github.com/baaivision/Emu3
Emu3 模型：https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f
Emu3是由北京智源研究院推出的原生多模态世界模型，旨在简化和提升多模态任务的处理能力。多模态任务指的是同时处理不同类型的数据（如图像、视频、文本等）。与依赖扩散模型（如 Stable Diffusion）或组合架构（如 CLIP 与大型语言模型结合）的传统方法不同，Emu3 采用了 next-token 预测技术，将图像、文本、视频转化为离散的 token，并使用单一的 Transformer 模型进行训练。
Emu3只基于下一个 token 预测，无需扩散模型或组合方法，即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成，官方宣称实现图像、文本、视频大一统。
Emu3的功能特性
图像生成：Emu3 通过预测视觉 token 来生成高质量图像，支持灵活的分辨率和风格，不再需要扩散模型，生成过程更为高效。
视频生成：与依赖噪声生成视频的扩散模型不同，Emu3 通过预测视频序列中的下一个 token 来生成视频，使整个过程更加简洁高效。
视频预测：Emu3 能够对视频进行延续预测，模拟现实世界中的环境、人物和动物行为，展现强大的物理世界模拟能力。
视觉-语言理解：Emu3 展现了强大的视觉和语言感知能力，可以对图像进行详细描述，并提供连贯的文本回复，而无需依赖 CLIP 和预训练的大型语言模型。
多模态整合：Emu3 通过将文本、图像和视频转化为离散 token，并统一使用 Transformer 进行训练，实现了多模态数据的整合。该模型能够在多个领域（图像、视频、文本）表现出色，并且可以同时处理这些不同模态的数据，适用于多模态任务。
无扩散、无组合架构：Emu3 的设计抛弃了传统的扩散模型和组合架构，专注于 token 预测。这种设计使得模型在训练和推理过程中能够更高效地扩展。减少了对传统复杂架构的依赖，提高了模型的可扩展性，适用于更多任务和更大规模的数据集。
Emu3的性能评测
在图像生成任务中，基于人类偏好评测，Emu3 优于 SD-1.5 与 SDXL 模型。在视觉语言理解任务中，对于 12 项基准测试的平均得分，Emu3 优于 LlaVA-1.6。在视频生成任务中，对于 VBench 基准测试得分，Emu3 优于 OpenSora 1.2。
网址：https://goblin.tools/Formalizer网站地址：https://github.com/SWivid/F5-TTSF5-TTS是一款基于“流匹配（Flow Matching）”的全非自回归文本到语音（TTS）转换系统，由上海交通大学、剑桥大学和吉利汽车研究院联合开发。该系统采用先进的架构，具备零样本声音克隆、多语言合成、情感控制等功能，能够生成高度自然、流畅的语音。通过在超过10万小时的多语言数据上进行训练，F5-TTS 展现出卓越的语音生成能力，支持长文本合成、实时推理和多场景应用。
F5-TTS的功能特性
零样本声音克隆：F5-TTS 具备强大的零样本声音克隆功能，通过仅15秒的音频样本即可快速克隆目标声音，无需大量数据支持，生成的语音自然流畅。
多语言合成：F5-TTS 支持中英文等多语言的无缝切换，能够生成自然流畅的多语言语音输出。
情感控制：该系统可以根据用户需求生成带有不同情感的语音，从愤怒到喜悦再到悲伤，使语音更加生动富有表现力。
高效推理与快速生成：F5-TTS 的推理速度极快，实时因素（RTF）达到0.15，能够迅速生成高质量的语音。
速度控制：F5-TTS 允许用户根据文本总时长灵活调整语音生成的速度，使其适应不同场景的需求。
并行生成：与传统的逐步生成方式不同，F5-TTS 采用并行生成技术，同时处理多个步骤，从而显著加快语音生成速度。
长文本合成：F5-TTS 能够处理长文本语音合成，确保生成的语音自然、连贯。它特别适合有声书、新闻播报等场景，可以连续生成高质量的语音而不影响其流畅性。
大规模数据训练：F5-TTS 基于10万小时的多语言数据集进行训练，保证了其在多语言、多场景中的卓越表现，能够处理复杂的语境和语言结构。
流匹配架构：F5-TTS 采用了流匹配架构，简化了复杂的生成流程，如持续时间模型和音素对齐，同时提高了语音生成的精确性和自然性。
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做视频网
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