在这项工作中,我们探索了特征预测作为视频无监督学习的独立目标的有效性,并引入了 V-JEPA,一组仅使用自监督特征预测目标训练的视觉模型。V-JEPA 模型展示了解决各种下游图像和视频任务的能力,无需调整模型参数,并在动作识别、时空动作检测和图像分类任务的冻结评估中优于先前的视频表征学习方法。此外,我们表明,在视...
比如额外加一些预测动作的损失函数,从而避免表示s_y里面一点信息量都没有;比如,启用对比学习损失函数,正负样本对比一下,防止表示坍缩。而 V-JEPA 这里用的是类似 BLOY 里面的方法,即让 y-encoder 是 x-encoder 的移动平均。 解决了这个重要的问题,其他的设计基本上就顺利成章了。V-JEPA 可以看做是 MAE 做...
MS做AI的 杨丽坤终于坐不住了,meta股价全靠llama支撑着,sora一出,也拿出了新东西,v-jepa,简单理解就是图像视频版本的bert,通过mask住图像的一部分,然后去predict被mask的部分,和其他的多模态模型不一样,不专注于像素和噪音,专注于高维空间的理解,而且是自监督的,这点特别像语言模型的训练方式,还不需要fine...
📸前院中庭处的银杏美景,是最吸引眼球的地方。可在大堂东侧俯拍整个银杏风光,远处还有大美洱海,广角镜头估计可以一举通通拿下这些素材。链接 发布于 2023-11-20 11:30・IP 属地云南 赞同1 分享收藏 写下你的评论... 暂无评论登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主...
顾城杀妻13年后,儿子桑木耳不识中文,不知父母死亡真相 - 来自知乎专栏·「温读」,作者:知一,http://t.cn/A6UibgA4
V-JEPA是一个非生成模型,通过在抽象表示空间中预测视频的缺失或masked部分来学习,类似于图像联合嵌入预测架构(I-JEPA),它比较图像的抽象表示(而不是直接比较像素)。 与试图填充每个缺失像素的生成方法不同,V-JEPA具有丢弃不可预测信息的灵活性,从而实现了训练和样本效率的提高,改进的幅度在1.5倍至6倍之间。这种...
V-JEPA 架构 V-JEPA 架构详细说明如下: 输入表示:首先将视频剪辑划分为多个空间连续的时空块,每个块包含连续两帧的16x16像素块,称为token。然后将这些token按顺序输入到编码器中。 x-encoder:采用Vision Transformer作为编码器,负责将输入的token序列映射为特征表示。在预训练阶段,对输入的token序列进行遮挡,仅保留...
探索视频生成的未来:V-JEPA与Sora模型的比较分析 1. 引言 在当今数字化时代,视频内容的创造和消费已经成为我们日常生活的重要组成部分。视频生成技术,作为人工智能领域的一个重要分支,正逐渐改变我们制作和体验视频内容的方式。这项技术不仅在娱乐产业中扮演着关键角色,还在教育、医疗、新闻报道和虚拟现实等多个领域展现...
x编码器是JEPA进程的主要组成部分。x编码器负责对输入x进行编码。输入是我们刚刚看到的上下文块。编码器的结果被传递给预测器。 预测者 预测器获取x编码器的输出,以预测特征,或者换句话说,为了预测目标块(如猫腿)中信息的表示。预测器如何知道要预测哪些特征?这基于输入z,它指导预测器要预测什么。在实践中,z提供...
Sora之后,LeCun首发AI视频预测架构V-JEPA,能够以人类的理解方式看世界。 Sora一经面世,瞬间成为顶流,话题热度只增不减。 强大的逼真视频生成能力,让许多人纷纷惊呼「现实不存在了」。 甚至,OpenAI技术报告中透露,Sora能够深刻地理解运动中的物理世界,堪称为真正的「世界模型」。