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。
据介绍，Emu3 提供了一个强大的视觉 tokenizer，能够将视频和图像转换为离散 token。这些视觉离散 token 可以与文本 tokenizer 输出的离散 token 一起送入模型中。与此同时，该模型输出的离散 token 可以被转换为文本、图像和视频，为 Any-to-Any 的任务提供了更加统一的研究范式。
Emu3 研究结果证明，下一个 token 预测可以作为多模态模型的一个强大范式，实现超越语言本身的大规模多模态学习，并在多模态任务中实现先进的性能。通过将复杂的多模态设计收敛到 token 本身，能在大规模训练和推理中释放巨大的潜力。
目前 Emu3 已开源了关键技术和模型，AI在线附链接如下：
代码：https://github.com/baaivision/Emu3
项目页面：https://emu.baai.ac.cn/
模型：https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f
