V-JEPA 2 - 메타 AI의 세계에서 가장 강력한 대규모 모델

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V-JEPA 2란?

V-JEPA 2 예 메타 AI 12억 개의 매개변수가 포함된 비디오 데이터를 기반으로 한 세계 규모의 모델을 출시했습니다. 이 모델은 100만 시간 이상의 비디오와 100만 장의 이미지에서 자가 지도 학습을 기반으로 학습하여 실제 세계의 사물, 동작, 움직임을 이해하고 미래 상태를 예측합니다. 이 모델은 인코더-예측기 아키텍처를 동작 상태 예측과 결합하여 제로 샘플 로봇 계획을 지원함으로써 로봇이 새로운 환경에서 작업을 완료할 수 있도록 합니다. 이 모델은 비디오 Q&A 기능을 갖추고 있으며 언어 모델을 결합하여 비디오 콘텐츠와 관련된 질문에 답할 수 있도록 지원합니다.V-JEPA 2는 동작 인식, 예측, 비디오 Q&A 등의 작업에 탁월하여 로봇 제어, 지능형 감시, 교육, 의료 분야에 강력한 기술 지원을 제공하며 고급 기계 지능을 향한 중요한 발걸음이 될 것입니다.

V-JEPA 2의 주요 기능

비디오 시맨틱 구문 분석동영상에서 사물, 동작, 움직임을 인식하고 장면에 대한 의미 정보를 정확하게 추출합니다.
향후 이벤트 예측현재 상태 및 동작을 기반으로 미래의 비디오 프레임 또는 동작 결과를 예측하여 단기 및 장기 예측을 모두 지원합니다.
로봇 제로 샘플 계획추가 학습 데이터 없이 예측 기능을 기반으로 물체를 파악하고 조작하는 등 새로운 환경에서 로봇이 수행할 작업을 계획합니다.
비디오 Q&A 상호 작용언어 모델링과 함께 동영상 내용과 관련된 질문에 답하며, 물리적 인과 관계와 장면 이해도를 다룹니다.
장면 간 일반화는 보이지 않는 환경과 물체에서도 잘 작동하며 새로운 장면에서 제로 샘플 학습과 적응을 지원합니다.

V-JEPA 2의 공식 웹사이트 주소

프로젝트 웹사이트::https://ai.meta.com/blog/v-jepa-2
GitHub 리포지토리::https://github.com/facebookresearch/vjepa2
기술 문서::https://scontent-lax3-2.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6

V-JEPA 2 사용 방법

모델 리소스에 액세스미리 학습된 모델 파일과 관련 코드를 GitHub 리포지토리에서 다운로드합니다. 모델 파일은 .pth 또는 .ckpt 형식으로 제공됩니다.
개발 환경 설정::
- Python 설치파이썬이 설치되어 있는지 확인합니다(파이썬 3.8 이상 권장).
- 종속 라이브러리 설치pip를 사용하여 프로젝트에 필요한 종속성을 설치합니다. 일반적으로 프로젝트는 다음 명령에 따라 종속성을 설치하는 요구 사항.txt 파일을 제공합니다:

pip install -r requirements.txt

- 딥 러닝 프레임워크 설치V-JEPA 2는 PyTorch를 기반으로 하며 시스템 및 GP 구성에 따라 PyTorch를 설치해야 하므로 PyTorch 웹사이트에서 설치 명령을 받습니다.
모델 로드::
- 사전 학습된 모델 로드파이토치로 미리 학습된 모델 파일을 로드합니다.

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

데이터 입력 준비::
- 비디오 데이터 전처리V-JEPA 2는 비디오 데이터를 입력으로 필요로 합니다. 비디오 데이터는 모델에 필요한 형식(일반적으로 텐서)으로 변환됩니다. 아래는 간단한 전처리 예제입니다:

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

모델을 사용한 예측::
- 구현 예상: 전처리된 동영상 데이터를 모델에 입력하면 예측 결과를 얻을 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다:

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

예측 결과 구문 분석 및 적용::
- 예측 결과 분석: 작업 요구 사항에 따라 모델의 출력을 구문 분석합니다.
- 실제 시나리오에 적용하기로봇 제어, 비디오 퀴즈, 이상 징후 감지 등 실제 작업에 예측을 적용하세요.

V-JEPA 2의 핵심 이점

물리적 세계에 대한 높은 이해도V-JEPA 2는 비디오 입력을 기반으로 물체의 동작과 움직임을 정확하게 인식하여 장면에 대한 의미 정보를 캡처하고 복잡한 작업에 대한 기본적인 지원을 제공합니다.
효율적인 미래 상태 예측현재 상태와 동작을 기반으로 미래의 비디오 프레임 또는 동작 결과를 예측하여 단기 및 장기 예측을 모두 지원하여 로봇 계획 및 지능형 모니터링과 같은 애플리케이션을 활성화할 수 있습니다.
제로 샘플 학습 및 일반화 기능V-JEPA 2는 보이지 않는 환경과 물체에서도 잘 작동하고, 제로 샘플 학습 및 적응을 지원하며, 새로운 작업을 완료하는 데 추가 학습 데이터가 필요하지 않습니다.
언어 모델링과 결합된 비디오 Q&A 기능언어 모델과 결합하면 V-JEPA 2는 비디오 콘텐츠와 관련된 질문에 물리적 인과관계 및 장면 이해를 포함한 답변을 제공할 수 있어 교육 및 의료 등의 분야로 응용 분야를 확장할 수 있습니다.
자기 주도 학습을 기반으로 한 효율적인 교육데이터에 수동으로 레이블을 지정하지 않고도 자가 지도 학습을 기반으로 대규모 비디오 데이터에서 일반적인 시각적 표현을 학습하여 비용을 절감하고 일반화를 개선합니다.
다단계 훈련 및 이동 조건 예측다단계 학습을 기반으로 인코더를 사전 학습한 다음 동작 상태 예측기를 학습시켜 시각 정보와 동작 정보를 결합하여 정확한 예측 제어를 지원하는 V-JEPA 2.

V-JEPA 2의 대상 사용자

인공 지능 연구원기계 지능을 촉진하기 위한 V-JEPA 2의 최첨단 기술을 통한 학술 연구 및 기술 혁신.
로봇 공학 엔지니어모델 제로 샘플 계획 기능을 통해 새로운 환경과 복잡한 작업에 적합한 로봇 시스템을 개발합니다.
컴퓨터 비전 개발자지능형 보안, 산업 자동화 및 기타 분야에서 사용되는 V-JEPA 2로 영상 분석의 효율성을 향상하세요.
자연어 처리(NLP) 전문가시각 및 언어 모델링을 결합하여 가상 비서 및 지능형 고객 서비스와 같은 지능형 인터랙션 시스템을 개발합니다.
교육자비디오 퀴즈 기능을 기반으로 몰입형 교육 도구를 개발하여 교육과 학습을 강화합니다.