VideoWorld
需求人群
该产品适合对人工智能、计算机视觉和机器人控制领域感兴趣的科研人员和开发者，尤其是那些希望探索如何从无标签视觉数据中学习知识的研究者。它也适用于需要高效知识获取和泛化能力的机器人和自动化系统开发者。使用场景
在视频围棋任务中，VideoWorld能够通过生成下一棋局状态来下棋。在机器人控制任务中，VideoWorld能够控制机械臂完成多种操作。通过潜在动态模型（LDM），VideoWorld能够高效学习和推理复杂的视觉任务。产品特色
通过自回归视频生成模型学习任务规则和操作。利用潜在动态模型（LDM）高效表示多步视觉变化。在视频围棋任务中达到5段职业水平。在机器人控制任务中实现跨环境泛化。提供开源代码和数据，支持进一步研究。使用教程
- 11. 访问项目主页，下载开源代码和数据。
- 22. 使用VQ-VAE将视频帧转换为离散token。
- 33. 训练自回归Transformer模型，采用下一帧预测范式。
- 44. 在测试阶段，模型根据前一帧生成新帧，并从中提取任务操作。
- 55. 应用潜在动态模型（LDM）以提升学习效率和性能。
团队介绍
了解 VideoWorld 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。