Emu3.5-Image：20倍速免费AI绘图，10万亿数据训练！

Emu3.5-Image：20倍速免费AI绘图，10万亿数据训练！

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

导语：由北京人工智能研究院（BAAI）开发的Emu3.5-Image模型正式开放，凭借10万亿级多模态数据训练和创新的离散扩散适配技术，实现了20倍速的图像生成能力，同时保持高质量输出，为AI绘画领域带来颠覆性突破。

行业现状：AI图像生成技术正经历从"能画"到"画得快、画得好"的转型。当前主流模型如DALL-E 3、Midjourney虽在生成质量上表现出色，但普遍存在生成速度慢、计算成本高的问题。根据行业调研，普通用户完成一张高质量图像生成平均需要30-60秒，而专业创作场景下的批量处理需求更凸显了效率瓶颈。同时，开源模型在速度与质量的平衡上始终难以突破，成为制约AI绘画普及的关键因素。

产品/模型亮点：Emu3.5-Image的核心优势体现在三个维度：

首先是革命性的速度提升。通过创新的"离散扩散适配（DiDA）"技术，模型将传统的序列解码转换为双向并行预测，实现了约20倍的推理速度提升，且不损失生成质量。这意味着过去需要1分钟生成的图像，现在仅需3秒即可完成，极大提升了创作效率。

其次是海量数据支撑的生成能力。模型在超过10万亿的交错多模态 tokens 上进行预训练，涵盖视频帧和文本转录内容，能够捕捉丰富的时空结构信息。这种大规模训练使其在处理复杂场景、精细纹理和文本丰富的图像创作时表现突出，尤其擅长长时序视觉-语言生成和任意到图像（X2I）的合成任务。

最后是原生多模态架构的优势。不同于传统模型依赖模态适配器或任务特定头，Emu3.5-Image采用端到端预训练，通过统一的"下一个标记预测"目标处理交错的视觉-文本序列，实现了真正的原生多模态输入输出能力。这种架构设计使其在图像生成、编辑以及交错生成任务上表现尤为出色，据官方数据，其在图像生成与编辑任务上已能与Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）相媲美，在交错生成任务上甚至实现超越。

行业影响：Emu3.5-Image的出现将加速AI绘画技术的工业化应用。对于内容创作行业，20倍的速度提升意味着内容生产效率的质变，媒体、广告、设计公司可实现大规模图像素材的快速制作；对于开发者社区，开源免费的特性降低了技术应用门槛，有望催生更多基于该模型的创新应用；对于普通用户，"即输即得"的创作体验将推动AI绘画从专业工具向大众创意平台转变。

值得注意的是，该模型采用Apache 2.0开源协议，提供完整的推理代码和模型权重，这将促进学术界和工业界对多模态模型的进一步研究。特别是其"统一世界建模"理念——通过联合预测视觉和语言的下一个状态来实现连贯的世界建模和生成，可能为通用人工智能的发展提供新的思路。

结论/前瞻：Emu3.5-Image的发布标志着AI图像生成进入"速度与质量并重"的新阶段。10万亿级数据训练奠定了其生成能力的基础，而DiDA技术则解决了效率瓶颈，这种"大而快"的组合可能成为下一代生成模型的标准配置。随着后续高级图像解码器和DiDA推理权重的开放，我们有理由期待其在更广泛的视觉创作领域发挥更大价值。对于行业而言，如何在效率提升的同时保障内容安全与版权保护，将是未来需要共同面对的课题。

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