

Videoworld
紹介 :
VideoWorldは、純粋な視覚入力(ラベルなし動画)から複雑な知識を学習することに特化した深層生成モデルです。自己回帰型動画生成技術を用いて、視覚情報のみからタスクルール、推論、計画能力を学習する方法を探求しています。本モデルの核心的な強みは、革新的な潜在動的モデル(LDM)であり、多段階の視覚変化を効率的に表現することで、学習効率と知識獲得能力を大幅に向上させます。VideoWorldは、囲碁動画やロボット制御タスクにおいて優れた性能を示し、その強力な汎化能力と複雑なタスクへの学習能力を実証しています。本モデルの研究背景は、生物が言語ではなく視覚を通して知識を学習することに着想を得ており、人工知能の知識獲得に新たな道を切り開くことを目指しています。
ターゲットユーザー :
本製品は、人工知能、コンピュータビジョン、ロボット制御の分野に興味を持つ研究者や開発者、特にラベルなし視覚データから知識を学習する方法を探求したい研究者にとって適しています。また、効率的な知識獲得と汎化能力を必要とするロボットや自動化システムの開発者にも適しています。
使用シナリオ
囲碁動画タスクにおいて、VideoWorldは次の棋譜の状態を生成することで囲碁を打つことができます。
ロボット制御タスクにおいて、VideoWorldは機械アームを制御して様々な操作を実行できます。
潜在動的モデル(LDM)により、VideoWorldは複雑な視覚タスクを効率的に学習し、推論することができます。
製品特徴
自己回帰型動画生成モデルを用いてタスクルールと操作を学習する。
潜在動的モデル(LDM)を用いて多段階の視覚変化を効率的に表現する。
囲碁動画タスクにおいてプロ五段レベルの棋力を達成する。
ロボット制御タスクにおいて環境横断的な汎化を実現する。
オープンソースコードとデータを公開し、更なる研究を支援する。
使用チュートリアル
1. プロジェクトホームページにアクセスし、オープンソースコードとデータをダウンロードします。
2. VQ-VAEを用いて動画フレームを離散トークンに変換します。
3. 自己回帰型Transformerモデルを訓練し、次フレーム予測パラダイムを採用します。
4. テスト段階では、モデルが前のフレームに基づいて新しいフレームを生成し、そこからタスク操作を抽出します。
5. 潜在動的モデル(LDM)を適用して学習効率と性能を向上させます。
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