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Meta 推出 V-JEPA 模型,利用 AI 高效补充视频受遮蔽部分

发布于 2024/02/17 19:57 88浏览 0回复 719

IT之家 2 月 17 日消息,Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在 2022 年推出了 JEPA(Joint Embedding Predictive Architectures)模型架构,次年基于 JEPA 架构开发了一款“I-JEPA”图片预测模型,目前又推出了一款名为“V-JEPA”的视频预测模型

据介绍,相关 JEPA 架构及 I-JEPA / V-JPA 模型主打“预测能力”,号称可以以“人类理解”的方式,利用抽象性高效预测生成图片 / 视频中被遮蔽的部分。

IT之家注意到,研究人员使用一系列经过遮蔽处理的特定视频训练 I-JEPA / V-JEPA 模型,研究人员要求模型利用“抽象方式”填充视频中缺失的内容,从而让模型在填充间学习场景,进一步预测未来的事件或动作,进而达到对世界更深层次的理解。

▲ 图源 Meta 官方新闻稿(下同)

研究人员表示,这种训练方法能够让模型专注于影片的高层次概念,而“不会钻牛角尖处理下游任务不重要的细节”,研究人员举例“人类观看内含树木的影片时,不会特别关心树叶的运动方式”,因此采用这种抽象概念的模型,相对于业界竞品效率更佳

研究人员同时提到,V-JEPA 采用一种名为“Frozen Evaluations”的设计结构,即“模型在预训练之后,核心部分不会再改变”,因此只需要在模型之上添加小型专门层即可适应新任务,具有更高普适性。

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本文由LinkNemo爬虫[Echo]采集自[https://www.ithome.com/0/750/617.htm]

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