Cosmos Tokenizer采用时间因果设计,确保每个阶段只处理当前和过去的帧,独立于未来的帧。而且与其他方法不同,Cosmos Tokenizer在小波空间(wavelet space)中操作,其中输入首先由2-level 小波变换处理 ,再输入到 encoder。小波变换使Cosmos Tokenizer 能够对更紧凑的视频表示进行操作,消除像素信息中的冗余,使剩余的层能够专注...
本文内容主要参考自Nvidia "Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI"技术报告,其他来源包括:Cosmos代码仓库、官方博客1、官方博客2。本文内容均在业余时间完成,不代表雇主观点。考虑到全文内容较长,因此将文章进行拆分,本部分包含World Foundation Model Platform、Data Curation、Tokenizer与Guardrails,暂时跳...
英伟达使用轻量级且计算高效的架构和时间因果机制来设计 Cosmos Tokenizer。具体来说,Cosmos Tokenizer 采用因果时间卷积层和因果时间注意力层来保留视频帧的自然时间顺序,确保使用单一统一网络架构对图像和视频进行无缝 tokenization。 如图8 所示,评估结果表明,Cos...
例如AI人形机器人公司1X使用Cosmos Tokenizer推出了1X World Model Challenge数据集。Hillbot和Skild AI正在使用Cosmos加速其通用机器人的开发。小鹏汽车也将使用Cosmos加快其人形机器人的开发。 “数据的稀缺性和可变性是在机器人环境中成功学习的主要挑战。”Agility首席技术官Pras Velagapudi分享说,“借助Cosmos的文本...
除了强大的世界基础模型之外，Cosmos还集成了部分Nvidia特有的技术。其中，采用Nvidia Cosmos Tokenizer作为视觉分词器，能将形象与视频高效转换成计算机可处理的Token，Nvidia指出，Nvidia Cosmos Tokenizer与目前最先进的编码器相比，总压缩率提高至8倍，处理速度则提升为12倍。此外，借由Nvidia NeMo Curator提供的视频处理...
NVIDIA Cosmos Tokenizer 是先进的可视化tokenizer（Tokenizer是预处理文本数据的重要步骤，它将连续的文本切分成具有实际意义的词汇或子词序列。），可将图像和视频转换成token。与当前领先的tokenizer 相比，其总压缩率提高了8 倍，处理速度提高了12 倍。要让“宇宙”高效运转，还需要强大的“引擎”。Cosmos利用NVIDIA的...
We presentNVIDIA Cosmos Tokenizer, a suite of image and video tokenizers that advances the state-of-the-art in visual tokenization, paving the way for scalable, robust and efficient development of large auto-regressive transformers (such as LLMs) or diffusion generators. Cosmos Tokenizer is the ...
Cosmos Tokenizer可实现高效、紧凑和高保真的视频标记化 为机器人和自动驾驶应用预训练的 Cosmos World Foundation 模型 用于模型训练和优化的NVIDIA NeMo 框架 图1、NVIDIA Cosmos 是一个世界性的基础模型开发平台,包含生成式模型、数据管护器、标记器和框架,可加速物理 AI 开发 ...
Cosmos tokenizer采用了复杂的编码器-解码器结构，专为高效率和有效学习而设计。它使用3D因果卷积块和因果时间注意力层，这些层专门处理时空信息。3D Wavelets：输入数据通过3D wavelets降采样，这是一种信号处理技术，能够更有效地表示像素信息。因果结构：Cosmos tokenizer的因果结构确保模型在执行token化时只使用过去和...
Cosmos还配备了两大“神器”：Cosmos Tokenizer和NeMo Curator。Tokenizer就像一个高效的翻译官，能将图像和视频转化为高质量的标记数据，为AI模型提供更高效的视觉数据原料。而NeMo Curator则能在短时间内处理数百万小时的视频数据，显著缩短AI模型的训练周期。有了这两大“神器”助阵，Cosmos可谓是如虎添翼。Cosmos的...