Emu
Emu 是由 Facebook AI研究实验室 发布的 AI 模型，发布时间为 2023-09-27，定位为 多模态大模型，参数规模约为 28.0B，上下文长度为 2K，模型文件大小约 6GB，采用 不开源 许可。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
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MetaAI发布的Emu模型是一个高质量的文本生成图片大模型，它包含了两个阶段，预训练阶段使用11亿的图像文本数据集训练，然后再使用高质量的几千张数据集进行微调。这个模型的最大特点是提出了指令微调这个概念，可以用较少的高质量图片微调文本生成图像大模型，获得更高质量的输出结果，但是不丢失预训练获得的基础能力。
Emu不是一个开源的模型，因此缺少很多细节，MetaAI在论文中表示，他们使用了一个11亿参数的很大的U-Net来做预训练。他们增加了模型中的channel size以及每个阶段堆叠的残差块数量来扩大U-Net网络。
U-Net 是一种深度学习网络，最初用于医学图像分割。它的特点是具有一个对称的“U”形结构，由两部分组成：收缩路径（用于捕获上下文信息）和扩展路径（用于精确定位）。这种结构使U-Net特别适合图像中精确位置信息的处理任务。U-Net被认为是一种高效且实用的网络，特别是在需要精确分割的应用场景中。
Emu的具体信息总结如下：
| 项目 | 详细信息 |
|---|---|
| 模型架构 | 基于潜在扩散模型的单阶段模型 |
| 预训练参数量 | 自动编码器:16通道<br>U-Net:可训练参数28亿 |
| 预训练数据量 | 11亿幅图像文本对 |
| 微调数据量 | 2000幅人工筛选高质量图像 |
| 微调设置 | 批量大小64,噪声偏移0.1 |
| 微调迭代轮数 | 15000轮 |
| 生成分辨率 | 1024x1024 |
| 效果 | 视觉诱惑性明显优于当前SOTA模型SDXLv1.0 |
| 提出方法 | 质量调优 - 使用极少量高质量数据微调 |
| 主要结论 | - 微调数据质量高于数量<br>- 质量调优可泛化到其他模型架构 |
尽管MetaAI没有开源这个模型，但是论文中给出了模型的具体效果，十分震撼。而且作者将其与Stable Diffusion XL 1.0做了对比，认为Emu比SDXL 1.0好。在人工匿名评价中，68.4%的人更加喜欢Emu生成的结果。
尽管MetaAI没有开源这个模型，但是Meta却上线了一个免费的文本生成图片的系统：Imagine，目前可以免费使用，额度很高，速度很快，但是目前仅支持美国地区。
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