20倍速推理+790年视频训练：Emu3.5如何开启多模态世界模型新纪元
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项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5
导语
北京智源研究院发布的"悟界·Emu3.5"多模态世界大模型，通过790年长视频数据训练实现物理世界动态模拟，推理速度提升近20倍，标志着AI从数字内容生成迈向物理世界认知的关键突破。
行业现状：从"生成"到"理解"的范式转移
当前AI领域正经历从"内容生成"向"世界建模"的关键转型。谷歌Genie 3、Meta CWM等模型已验证世界模型潜力，但多采用"模块拼接"架构，难以实现统一智能。据智源研究院数据，传统多模态模型在长时序任务中逻辑一致性不足，而Emu3.5通过原生多模态架构，首次实现"视觉-语言-物理规律"的端到端学习。
如上图所示，智源研究院举办"悟界·Emu系列技术交流会"，现场有演讲者向参会者介绍Emu3.5多模态世界大模型。这一发布场景充分体现了AI行业对世界模型技术的高度关注，为开发者和研究者提供了了解前沿多模态技术的重要平台。
Emu3.5核心技术架构与突破
Emu3.5采用"Next-State Prediction"自回归架构，将图像、文本、动作指令统一为Token序列。这一设计突破传统模态转换瓶颈，使模型能像人类婴儿一样通过连续观察学习物理规律，为具身智能奠定认知基础。
三大技术突破重构多模态能力
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790年长视频训练的世界认知
模型在超10万亿多模态Token（含790年互联网视频）上预训练，通过视频帧与转录文本的交错学习，掌握物体运动、光影变化等物理规律。在"火星卡丁车"场景生成中，能动态模拟重力加速度与地表扬尘效果，时空一致性较传统模型提升40%。 -
DiDA技术实现20倍推理加速
创新"离散扩散自适应（DiDA）"技术，将自回归序列生成转为双向并行预测。实测显示，单图生成速度从512秒缩短至26秒，首次让自回归模型效率媲美闭源扩散模型。 -
跨模态任务的全能表现
- 图像编辑：精准处理手写批注消除、文本替换等细粒度操作，OCR准确率达98.7%
- 视觉叙事：生成60帧连贯图文故事，角色一致性超越Gemini 2.5 Flash
- 具身操作：规划12步机械臂整理桌面流程，动作可行性评分达89.3分
如上图所示，图片展示了Emu3.5模型处理文档图像的界面，左侧输入含手写注释的文档图像，右侧输出去除手写注释后的清晰文本。这一功能充分体现了Emu3.5在图像编辑与手写痕迹消除方面的高精度操作能力，为办公自动化、文档处理等场景提供了强大工具。
多模态编辑能力对比与性能表现
基准测试显示，Emu3.5性能已超越多款知名闭源模型。在图像生成和编辑任务上与Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)相当，而在文本渲染和多模态交错生成任务上优势尤其显著。
世界模型技术路线对比
| 模型 | 架构 | 训练数据 | 推理速度 | 开源性 |
|---|---|---|---|---|
| Emu3.5 | 自回归统一架构 | 790年长视频 | 20倍加速 | 完全开源 |
| Gemini 2.5 | LLM+视觉适配器 | 静态图文为主 | 依赖闭源优化 | 闭源 |
| Genie 3 | 扩散+物理引擎 | 游戏场景数据 | 需GPU集群 | 部分开源 |
如上图所示，图片展示了Emu3.5模型处理带手写批注文档的效果对比，左侧为带有手写批注的输入文档，右侧为去除手写批注后的输出结果。这一对比直观展示了Emu3.5精准的图像编辑能力，尤其在保留原始文档格式和内容完整性的同时去除干扰元素的能力，为文档数字化处理提供了高效解决方案。
行业影响与应用前景
Emu3.5的开源将重塑三大领域：
- 内容创作：支持自然语言驱动的时空变换，短视频制作效率提升3倍
- 具身智能：生成虚拟环境训练数据，解决机器人学习数据稀缺问题
- 智能交互：实现"指令-动作-反馈"闭环，推动AR/VR交互革命
据智源测算，该模型将带动多模态应用开发成本降低60%，预计2026年相关市场规模突破500亿元。
快速开始使用Emu3.5
git clone https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5
cd Emu3.5
pip install -r requirements.txt
pip install flash_attn==2.8.3 --no-build-isolation
配置configs/config.py设置模型路径、任务类型和采样参数，然后运行推理：
python inference.py --cfg configs/config.py
结论与前瞻
Emu3.5通过"原生多模态+视频训练+高效推理"的技术组合，验证了第三种AI Scaling范式的可行性。随着开源社区参与，其视觉分词器压缩率、DiDA并行效率等仍有优化空间。未来，模型有望在机器人导航、虚拟世界生成等领域催生突破性应用，为通用人工智能提供坚实实践路径。
项目地址: https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
