对于基于扩散的 WFM 家族,本文首先构建了两个 Text2World 模型,分别为 7B 和 14B 参数,分别命名为 Cosmos-1.0-Diffusion-7B-Text2World 和 Cosmos-1.0-Diffusion-14B-Text2World。 对于基于自回归的 WFM 家族,本文首先构建了两个基础模型,分别为 4B ...
Cosmos的两种模型(DiT和AR)分别在生成视频的质量和时长上有所差异,其中DiT生成更长且质量更高的视频,而AR则有潜力应用于实时交互场景。Cosmos的基础模型通过预训练获得广泛的物理规律知识,从而能够生成符合这些规律的预测视频,但仍面临生成不符合物理规律内容的挑战。 “世界模型”是指在物理信息驱动下能预测世界变化的...
如图所示 Cosmos World Foundation 模型: 预训练的 Cosmos WFM 可生成具有精确物理特性的高质量 3D 一致视频。Cosmos 模型套件包括扩散模型和自回归Transformer模型,它们分别使用视频的连续和离散潜表示进行训练。使用专门的数据集对这些 WFM 进行后训练,使它们能够用于各种物理 AI 设置。具体来说,图中展示摄像头控制的...
Cosmos是业界第一个正式推出的“世界模型”，从这一点来说是意义非凡的。Sora在发布的时候曾经隐晦地说“具备世界模型的特质”，然后就被图灵奖大佬杨立昆一顿怼，可见“世界模型”其实不是这么好叫的，他认为世界模型不应该是一个视频生成的模型，而应该是预测一种世界的抽象状态表示，有点像佛家说的不能“着相”...
Cosmos 模型可以根据文本、图像和传感器数据生成基于物理的高清视频，使其适用于视频搜索、合成数据生成和强化学习等应用。开发者能够定制模型以模拟工业环境、驾驶场景以及其他特定用例。此外，NVIDIA 还推出了 NeMo Curator，这是一个加速视频处理管道，能够在14天内处理2000万小时的视频数据，以及 Cosmos Tokeniser，这是...
NVIDIA Cosmos 是一个生成式世界基础模型平台,旨在加速物理人工智能(AI)系统的发展,特别是在自动驾驶和机器人领域。Cosmos 能够接受文本、图像或视频的提示,生成高度仿真的虚拟世界状态。它使用先进的生成式模型技术,包括扩散模型和自回归Transformer模型,能够生成与真实世界场景高度相似的合成数据。Cosmos 包含...
Cosmos 模型具有强大的多模态理解能力，无论是文本、图像还是视频，它都能轻松处理，并生成相应的虚拟世界状态，以满足自动驾驶和机器人应用的独特需求。想象一下，开发人员只需输入简单的指令，就能让 AI 生成出复杂的虚拟场景，为机器人提供逼真的训练环境，这简直就像是在“AI 宇宙”中自由翱翔。更令人兴奋的是，...
观点网讯：1月10日，光大证券发布研究报告指出，英伟达最新推出的Cosmos模型有望引领机器人物理AI领域的新纪元。当前，人形机器人在平衡与运动能力方面已达到较为成熟的阶段，但行业进一步发展的瓶颈在于训练，尤其是实现更广泛能力泛化的训练。光大证券认为，泛化能力的训练需要大量真实世界数据的支持。然而，直接通过人类...