VideoWorld：探索无标签视频中的知识学习

VideoWorld：探索无标签视频中的知识学习

VideoWorld VideoWorld is a simple generative model that learns purely from unlabeled videos—much like how babies learn by observing their environment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoWorld

项目介绍

VideoWorld 是一个深度生成模型，它通过分析无标签视频数据，探索视频生成模型是否能够仅从视觉输入中学习复杂知识。不同于目前流行的基于文本的模型，如大型语言模型（LLMs），VideoWorld 专注于通过纯视频输入进行知识获取能力的测试，并在视频围棋和机器人控制任务中展现其学习成果。

项目技术分析

VideoWorld 的核心是一个自回归视频生成模型，它利用未标记的视频数据进行训练。该模型通过两个关键阶段进行知识学习：首先是潜在动力学模型（LDM）的训练，该模型负责将视频帧之间的视觉变化压缩成紧凑且信息丰富的潜在代码；其次是自回归变换器的训练，它将 LDM 的输出与下一个标记预测范式无缝集成。

VideoWorld 模型架构的概述显示，LDM 首先将每个帧与其后续 H 帧的视觉变化压缩成潜在代码，然后自回归变换器将这些潜在代码与下一个标记预测范式相结合。这种架构设计使得 VideoWorld 在学习效率和知识获取效果上都得到了显著提升。

项目及技术应用场景

VideoWorld 的设计理念是为了解决深度学习模型在视频数据上知识获取的问题。在实际应用中，它可以用于多种场景，例如：

1. 视频理解与生成：VideoWorld 可以学习视频中的复杂任务，如规则、推理和规划能力，从而生成具有丰富知识含量的视频内容。
2. 机器人控制：通过学习无标签视频数据，VideoWorld 可以在机器人控制任务中表现出色，如开抽屉、推块和开关灯等。
3. 视频围棋：VideoWorld 还可以在视频围棋游戏中达到专业水平，为围棋爱好者提供了一种新的学习工具。

项目特点

VideoWorld 具有以下显著特点：

1. 创新性：VideoWorld 是首个探索无标签视频数据知识学习的项目，通过观察视频即可学习复杂任务。
2. 高效性：通过潜在动力学模型（LDM）的引入，VideoWorld 在知识获取的效率和效果上都有了显著提升。
3. 大规模数据集：VideoWorld 构建了 Video-GoBench 数据集，为知识学习研究提供了大规模的视频围棋数据。
4. 易于使用：VideoWorld 提供了详细的安装和训练说明，使得用户可以轻松部署和使用该模型。

安装指南

安装 VideoWorld 需要先设置 Python 环境和相关的依赖库，然后克隆项目代码并执行安装脚本：

conda create -n videoworld python=3.10 -y
conda activate videoworld
pip install --upgrade pip
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0
git clone https://github.com/bytedance/VideoWorld.git
cd VideoWorld
bash install.sh

推断示例

对于围棋比赛，VideoWorld 提供了与人类对弈的权重文件，用户只需按照指定的目录结构放置权重文件，然后使用脚本启动比赛即可。

对于机器人控制任务，用户需要下载 CALVIN 数据集，并按照官方指南组织数据。然后执行测试脚本，以评估 VideoWorld 的控制能力。

训练流程

VideoWorld 的训练分为两个阶段：首先是 LDM 训练，然后是自回归变换器的训练。用户可以按照官方提供的脚本来进行训练。

总结

VideoWorld 作为一项创新的深度学习项目，开辟了从无标签视频数据中学习知识的新途径。它的研究成果不仅对视频理解和生成领域具有深远影响，也为机器人控制和视频游戏等领域提供了新的解决方案。通过开源代码、数据和模型，VideoWorld 为学术界和工业界的研究人员提供了一个宝贵的研究工具。

VideoWorld VideoWorld is a simple generative model that learns purely from unlabeled videos—much like how babies learn by observing their environment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoWorld