追赶OpenAI的Sora：Meta开源V-JEPA，让AI学会认识世界！_开源suricata

声明：本文来自于微信公众号 AIGC开放社区（ID：AIGCOPEN），作者：AIGC开放社区，授权转载发布。

就在Sora疯狂刷屏那天，还有两款重磅产品发布:一个是谷歌的Gemini1.5，首个支持100万tokens上下文的大模型;另外一个便是全球科技、社交巨头Meta的V-JEPA。

有趣的是，在功能方面V-JEPA与Sora有很多相似之处，例如，都具备让AI学会如何通过自我监督学习认识、模拟世界，以提升生成视频的质量、表示学习方法和扩大视频训练数据范围。

可惜那天全世界的目光都聚焦在Sora身上，让图灵奖获得者，Meta首席科学家Yann LeCun s气的直跺脚，在社交平台上各种酸Sora的成果。

开源地址:https://github.com/facebookresearch/jepa

论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/revisiting-feature-prediction-for-learning-visual-representations-from-video/

不过放眼全球，在开源领域有能力追赶OpenAI的Sora不超过5家公司。而Meta作为曾经成功复制ChatGPT的大模型开源鼻祖，相信他有能力再一次创造奇迹。

下面，AIGC开放社区将根据其公开的论文，为大家介绍一下这款“悄悄”发布的最新开源模型。

V-JEPA介绍

我们人类对世界的许多认知，特别是在生命的早期阶段都是通过视觉观察、总结获取的。

以牛顿的运动第三定律为例:即使是婴儿（或动物）在多次将物体从桌子上推下并观察结果之后，也能知道凡是上升的必将下降。你无需花费几个小时甚至阅读上千本书，就能总结出这个道理。

同理，Meta希望AI模型也能像人类那样，通过观察以及自我思考、总结，来获取对世界新事物的认识，最终学习并模拟他们。

所以，Meta基于Yann LeCun s提出的JEPA（联合嵌入预测架构）模型开发了非生成视频模型V-JEPA。

这是一种从视频中学习表示的自我监督方法，可以应用于各种视频、图像任务，而无需调整模型参数。

在图像分类、动作分类和时空动作检测任务的冻结评估中，V-JEPA超越了之前的视频表示学习方法。

V-JEPA核心技术思路是，通过Transformer架构对视频序列进行编码，利用遮蔽自编码框架学习视频的关键特征表示。

再通过基于查询的特征池化模块提取与任务相关的重要特征，最终通过联合嵌入预测架构进行特征预测任务，以学习视频中不同时间步骤之间的语义关系。

因此，V-JEPA能够在无监督的情况下从大量未标记的视频数据中，学习到有用的特征表示，为生成高质量视频提供强大的预测、分析能力。

也就是说，即便你使用了没有标签的低质量视频训练数据集，通过V-JEPA模型也能轻松获取视频中的关键表示特征，这对于扩大视频训练数据范围帮助巨大。

V-JEPA主要功能模块

遮蔽自编码:V-JEPA中的核心模块之一，主要用于学习视频中的特征表示。当输入视频序列中的某些帧被随机遮蔽或删除后，模型需要通过观察其余的帧来预测被遮蔽的帧。

因此，模型被迫学习从上下文中推断出缺失信息的能力。遮蔽自编码可以促使模型学习到视频中的关键特征，并且通过预测遮蔽帧，模型还可以学习到不同时间步之间的依赖关系。

Transformer架构:在V-JEPA中，Transformer被用于建模视频序列中的时空关系。可以对输入序列中的每个时间步进行编码，并捕捉不同时间步之间的依赖关系。

Transformer的编码器由多个注意力头组成，每个头都可以学习不同的特征表示。所以，V-JEPA能够有效地建模视频中的时序信息，并将其用于特征预测任务。

JEPA:主要帮助V-JEPA模型，通过预测视频序列中不同时间步之间的特征嵌入，来学习视频中的特征表示。

模型将输入视频序列的不同时间步的特征进行编码，并通过自注意力机制捕捉它们之间的依赖关系。

然后，模型通过最小化预测特征嵌入，与实际特征嵌入之间的差异来进行训练。通过这种方式，使V-JEPA可以学习到视频中不同时间步之间的语义关系，并将其用于特征预测任务。

基于查询的特征池化:主要用于从视频序列中提取关键特征。在这个模块中，模型使用自注意力机制来选择视频序列中最相关的帧作为查询，并从这些帧中提取特征。

基于查询的特征池化使得V-JEPA能够提取丰富的、与任务相关的特征，并为后续的特征预测任务提供强大的特征表示。

V-JEPA的实验数据和未来应用场景

为了评估V-JEPA的性能，使用了冻结和端到端微调两种评估方法，并在多个图像和视频任务上进行了性能测试。

低样本量冻结评估:在Kinetics-400和Something-Something-v2数据集上，通过变化用于训练注意力探针的标签样本百分比，比较V-JEPA与其他视频模型在冻结评估中的表现。

使用训练集的5%、10%或50%，并在每种设置下取三个随机分割以获得更稳健的指标，为每个模型进行九次不同的评估实验。

结果显示，V-JEPA在Kinetics-400任务上达到81.9%的准确率，在Something-Something-v2任务上达到72.2%，在ImageNet1K任务上达到77.9%，明显优于其他模型。

此外，V-JEPA模型还显示出在标记样本数量减少时更具优势，与像素重构模型相比性能更好。

V-JEPA模型中的“V”代表的是Video的意思，也就是说现阶段主要用于视频领域。

但Meta表示，下一步，将会把V-JEPA与音频相结合使用，并且可以充当早期的物理世界模拟器使用。