V-JEPA 2 - El modelo de gran tamaño más potente del mundo de Meta AI

Qué es V-JEPA 2

V-JEPA 2 Sí Meta IA Lanzado un modelo de tamaño mundial basado en datos de vídeo con 1.200 millones de parámetros. El modelo se entrena a partir del aprendizaje autosupervisado de más de un millón de horas de vídeo y un millón de imágenes para comprender objetos, acciones y movimientos en el mundo físico y predecir estados futuros. El modelo utiliza una arquitectura de codificador-predictor, combinada con la predicción de las condiciones de acción, para apoyar la planificación de robots de muestra cero, lo que permite a los robots completar tareas en entornos nuevos. V-JEPA 2 destaca en tareas como el reconocimiento de acciones, la predicción y las preguntas y respuestas en vídeo, proporcionando un potente soporte técnico para el control de robots, la vigilancia inteligente, la educación y la asistencia sanitaria, y constituye un paso importante hacia la inteligencia artificial avanzada.

Características principales de V-JEPA 2

• Análisis semántico de vídeo: Reconocer objetos, acciones y movimientos a partir de vídeos y extraer con precisión información semántica sobre la escena.
• Previsión de acontecimientos futurosPredice futuros fotogramas de vídeo o resultados de acciones basándose en el estado y las acciones actuales, lo que permite realizar predicciones a corto y largo plazo.
• Robot cero planificación de muestras: Tareas de planificación para robots en entornos nuevos, como el agarre y la manipulación de objetos, basadas en capacidades predictivas, sin datos de entrenamiento adicionales.
• Vídeo de preguntas y respuestasResponder a preguntas relacionadas con el contenido del vídeo en conjunción con el modelado lingüístico, abarcando la causa y el efecto físicos y la comprensión de escenas.
• Generalización entre escenas: funciona bien en entornos y objetos no vistos y admite el aprendizaje y la adaptación con muestra cero en escenas nuevas.

Dirección del sitio web oficial de V-JEPA 2

• Página web del proyecto::https://ai.meta.com/blog/v-jepa-2
• Repositorio GitHub::https://github.com/facebookresearch/vjepa2
• Documentos técnicos::https://scontent-lax3-2.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6

Cómo utilizar V-JEPA 2

• Acceso a recursos modeloDescarga los archivos del modelo preentrenado y el código asociado desde el repositorio de GitHub. Los archivos del modelo se proporcionan en formato .pth o .ckpt.
• Configuración del entorno de desarrollo::
  • Instalación de PythonAsegúrese de que Python está instalado (se recomienda Python 3.8 o superior).
  • Instalación de bibliotecas dependientesPip: Utiliza pip para instalar las dependencias requeridas por el proyecto. Normalmente, los proyectos proporcionan un archivo requirements.txt para instalar dependencias basadas en los siguientes comandos:

pip install -r requirements.txt

• • Instalación de marcos de aprendizaje profundoV-JEPA 2 está basado en PyTorch y requiere la instalación de PyTorch, dependiendo de la configuración del sistema y de la GP, obtenga los comandos de instalación de la página web de PyTorch.
• Modelos de carga::
  • Carga de modelos preentrenadosCarga archivos de modelos preentrenados con PyTorch.

import torch
from vjepa2.model import VJEPA2  # 假设模型类名为 VJEPA2

# 加载模型
model = VJEPA2()
model.load_state_dict(torch.load("path/to/model.pth"))
model.eval()  # 设置为评估模式

• Preparación de la introducción de datos::
  • Preprocesamiento de datos de vídeoV-JEPA 2 requiere datos de vídeo como entrada. Los datos de vídeo se convierten al formato (normalmente tensor) requerido por el modelo. A continuación se muestra un ejemplo sencillo de preprocesamiento:

from torchvision import transforms
from PIL import Image
import cv2

# 定义视频帧的预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # 调整帧大小
    transforms.ToTensor(),         # 转换为张量
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 标准化
])

# 读取视频帧
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
frames = []
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    frame = Image.fromarray(frame)
    frame = transform(frame)
    frames.append(frame)
cap.release()

# 将帧堆叠为一个张量
video_tensor = torch.stack(frames, dim=0).unsqueeze(0)  # 添加批次维度

• Previsiones con modelos::
  • Previsiones de aplicaciónIntroducción de los datos de vídeo preprocesados en el modelo para obtener los resultados de la predicción. A continuación se muestra el código de ejemplo:

with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算
    predictions = model(video_tensor)

• Análisis sintáctico y aplicación de los resultados de las previsiones::
  • Análisis de los resultados de las previsionesAnaliza la salida del modelo según los requisitos de la tarea.
  • Aplicación a situaciones realesAplicación de predicciones a tareas del mundo real, como el control de robots, el visionado de vídeos o la detección de anomalías.

Principales ventajas de V-JEPA 2

• Conocimiento profundo del mundo físico: V-JEPA 2 puede reconocer con precisión acciones y movimientos de objetos a partir de entradas de vídeo, captando información semántica sobre la escena y proporcionando un soporte básico para tareas complejas.
• Predicción eficiente del estado futuroEl modelo, basado en el estado y las acciones actuales, puede predecir futuros fotogramas de vídeo o resultados de acciones, lo que permite realizar predicciones a corto y largo plazo, impulsando aplicaciones como la planificación de robots y la supervisión inteligente.
• Capacidad de aprendizaje y generalización con muestra ceroV-JEPA 2 funciona bien en entornos y objetos invisibles, admite el aprendizaje y la adaptación sin muestras y no requiere datos de entrenamiento adicionales para completar nuevas tareas.
• Preguntas y respuestas por vídeo combinadas con modelización lingüísticaV-JEPA 2, combinado con un modelo lingüístico, es capaz de responder a preguntas relacionadas con el contenido de los vídeos, que abarcan la causalidad física y la comprensión de escenas, lo que amplía las aplicaciones en ámbitos como la educación y la sanidad.
• Formación eficaz basada en el aprendizaje autosupervisadoAprendizaje de representaciones visuales genéricas a partir de datos de vídeo a gran escala basado en el aprendizaje autosupervisado sin etiquetado manual de los datos, lo que reduce el coste y mejora la generalización.
• Entrenamiento multietapa y predicción de las condiciones de movimientoV-JEPA 2: Basado en el entrenamiento multietapa, V-JEPA 2 pre-entrena el codificador y luego entrena el predictor de condiciones de movimiento, combinando información visual y de movimiento para apoyar un control predictivo preciso.

Personas a las que va dirigido el V-JEPA 2

• Investigadores en inteligencia artificial: Investigación académica e innovación tecnológica con la tecnología punta de V-JEPA 2 para fomentar la inteligencia de las máquinas.
• Ingeniero en robótica: Desarrollo de sistemas robóticos adaptados a nuevos entornos y tareas complejas con la ayuda de capacidades de planificación de modelos de muestra cero.
• Desarrollador de visión por ordenadorMejora la eficacia del análisis de vídeo con V-JEPA 2, utilizado en seguridad inteligente, automatización industrial y otros campos.
• experto en procesamiento del lenguaje natural (PLN): Combinación de modelos visuales y lingüísticos para desarrollar sistemas de interacción inteligentes, como asistentes virtuales y servicios de atención al cliente inteligentes.
• educador: Desarrollar herramientas educativas inmersivas basadas en funciones de concurso de vídeo para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.