网站设计师培训学校,上传文件网站,免费做代理,重庆前十装修公司排名关于UCloud(优刻得)旗下的compshare算力共享平台 UCloud(优刻得)是中国知名的中立云计算服务商#xff0c;科创板上市#xff0c;中国云计算第一股。 Compshare GPU算力平台隶属于UCloud#xff0c;专注于提供高性价4090算力资源#xff0c;配备独立IP#xff0c;支持按时… 关于UCloud(优刻得)旗下的compshare算力共享平台 UCloud(优刻得)是中国知名的中立云计算服务商科创板上市中国云计算第一股。 Compshare GPU算力平台隶属于UCloud专注于提供高性价4090算力资源配备独立IP支持按时、按天、按月灵活计费支持github、huggingface访问加速。 使用下方链接注册可获得20元算力金免费体验10小时4090云算力 https://www.compshare.cn/?ytagGPU_lovelyyoshino_Lcsdn_csdn_display。 1. 项目介绍
V-JEPA 2Video Joint-Embedding Predictive Architecture 2 是Meta AI在世界模型构建领域的重大突破这是一个能够像人类一样理解、预测和规划的自监督视频模型。正如官方论文所述该模型建立在深刻的认知学习理论基础之上人类通过整合低级感官输入来表示和预测未来状态从而学习世界的内部模型。
V-JEPA 2将这一理论转化为实际的技术实现通过分析超过100万小时的互联网视频数据建立起对物理世界的直觉理解。核心创新在于联合嵌入预测架构JEPA它通过在学习到的表示空间中进行预测而非像传统方法那样在像素空间中操作。这种设计使得模型能够专注于学习物体轨迹、因果关系等可预测的物理规律而不是纠结于无关的细节噪声。主要优势包括
无需标注训练通过自监督学习方式在超过100万小时的视频数据上进行训练世界模型构建学会了球掉下桌子不会消失等从婴幼儿就具备的直观物理常识零样本规划能够在未见过的环境中预测一系列合理步骤并逐步实现目标
该模型在多个基准测试中取得了突破性成果在Something-Something v2上达到77.3%的top-1准确率在Epic-Kitchens-100人类动作预期任务上达到39.7的recall-at-5。更令人瞩目的是V-JEPA 2-ACAction-Conditioned变体仅使用62小时未标注机器人视频进行微调就实现了零样本机器人操作规划在到达、抓取和拾取-放置等任务中取得了65-80%的成功率执行效率比传统方法提升15倍。原始JEPA项目的完整代码实现可以在https://github.com/facebookresearch/jepa 找到该仓库包含了核心算法的参考实现和详细的文档说明。V-JEPA 2的最新版本及其增强功能则可以在https://github.com/facebookresearch/vjepa2 获取这里提供了更加优化的模型结构和训练脚本。对于理论背景和技术原理的深入理解建议仔细阅读Meta AI发布的官方论文https://arxiv.org/pdf/2506.09985该论文详细阐述了V-JEPA 2的设计思路、实验验证和性能分析。
这里最近受到优刻得的使用邀请正好解决了我在大模型和具身智能行业对GPU的使用需求现在优刻得正在着力于发展具身服务。作为UCloud云计算旗下的Compshare的GPU算力云平台。他们提供高性价比的24G的4090按时收费每卡1.88元此外48G的4090 也即将上线5090 GPU并附带200G的免费磁盘空间。暂时已经满足我的使用需求了同时支持访问加速独立IP等功能能够更快的完成项目搭建。此外对于低性能的还有3080TI使用只需要0.88元已经吊打市面上主流的云服务器了。这里我们也提供了镜像作者在compshare平台制作了这个镜像可以直接一键部署https://console.compshare.cn/light-gpu/resources/create?ImageId11ee932d-943f-41f3-a5f9-389cb9b8b554ImageTypeCommunityVersionNamev1.0ImageTypeCommunityytagGPU_lovelyyoshino_Lcsdn_csdn_display
2. 安装配置
2.1 环境要求
Python 3.11PyTorch 2.0CUDA 11.8推荐至少16GB GPU内存ViT-L模型
2.2 快速安装
# 克隆项目
git clone https://github.com/facebookresearch/vjepa2.git
cd jepa# 创建虚拟环境
conda create -n vjepa python3.11
conda activate vjepa# 安装PyTorch (根据CUDA版本选择)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt# 安装项目
pip install -e .3. 核心代码架构与创新详解
3.1 Vision Transformer编码器 - 时空数据处理的创新
V-JEPA 2的编码器是整个架构的基础其最大创新在于统一处理图像和视频数据的设计。在src/models/vision_transformer.py中VisionTransformer类实现了这一关键功能
class VisionTransformer(nn.Module):Vision Transformer - V-JEPA 2的核心编码器def __init__(self,img_size(224, 224), # 输入图像尺寸patch_size16, # 补丁大小num_frames1, # 视频帧数tubelet_size2, # 时间维度补丁大小in_chans3, # 输入通道数embed_dim768, # 嵌入维度depth12, # Transformer层数num_heads12, # 注意力头数uniform_powerFalse, # 位置编码时空平衡use_ropeFalse, # 是否使用旋转位置编码use_activation_checkpointingFalse, # 激活检查点优化**kwargs):super().__init__()self.num_features self.embed_dim embed_dimself.num_heads num_heads# 处理输入尺寸if type(img_size) is int:img_size (img_size, img_size)self.img_height, self.img_width img_sizeself.patch_size patch_sizeself.num_frames num_framesself.tubelet_size tubelet_sizeself.is_video num_frames 1 # 判断是否为视频输入self.use_activation_checkpointing use_activation_checkpointing# 随机深度衰减规则dpr [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, depth)]# 核心创新1自适应的补丁嵌入if self.is_video:# 3D补丁嵌入 - 处理时空数据self.patch_embed PatchEmbed3D(patch_sizepatch_size,tubelet_sizetubelet_size,in_chansin_chans,embed_dimembed_dim)# 计算3D补丁数量时间×高度×宽度self.num_patches ((num_frames // tubelet_size) * (img_size[0] // patch_size) * (img_size[1] // patch_size))else:# 2D补丁嵌入 - 处理图像数据self.patch_embed PatchEmbed(patch_sizepatch_size,in_chansin_chans,embed_dimembed_dim)self.num_patches (img_size[0] // patch_size) * (img_size[1] // patch_size)# 核心创新2时空位置编码self.uniform_power uniform_powerself.use_rope use_ropeif self.use_rope:self.pos_embed None # 使用旋转位置编码时不需要固定位置编码else:# 使用固定的正弦-余弦位置编码self.pos_embed nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_patches, embed_dim),requires_gradFalse)# Transformer块 - 支持多种优化策略self.blocks nn.ModuleList([Block(use_ropeuse_rope,grid_sizeimg_size[0] // patch_size,grid_depthnum_frames // tubelet_size,dimembed_dim,num_headsnum_heads,mlp_ratio4.0,qkv_biasTrue,use_sdpaTrue, # 使用缩放点积注意力drop_pathdpr[i],) for i in range(depth)])self.norm nn.LayerNorm(embed_dim)# 权重初始化if self.pos_embed is not None:self._init_pos_embed(self.pos_embed.data)self.apply(self._init_weights)self._rescale_blocks()这一设计的关键创新体现在三个方面。首先是统一架构设计通过is_video标志位实现了单一类处理图像和视频数据的能力避免了维护两套代码的复杂性同时确保了图像和视频处理逻辑的一致性和可维护性。其次是3D时空补丁嵌入机制PatchEmbed3D将视频分解为时空tubelets每个tubelet包含tubelet_size个连续帧的同一空间位置的补丁这种设计巧妙地捕获了时空的局部相关性为模型提供了更丰富的时序信息。最后是自适应位置编码系统位置编码根据输入类型自动调整维度为时空数据提供完整的坐标信息确保模型能够准确理解每个补丁在时空中的具体位置。
3.2 位置编码系统 - 时空坐标的精确表示
位置编码的初始化展现了V-JEPA 2对时空数据处理的深度思考
def _init_pos_embed(self, pos_embed):初始化位置编码 - 支持2D和3DArgs:pos_embed: 位置编码参数张量embed_dim pos_embed.size(-1)grid_size self.img_height // self.patch_size # 空间网格大小if self.is_video:# 3D位置编码 - 为视频数据提供时空坐标grid_depth self.num_frames // self.tubelet_size # 时间网格大小sincos get_3d_sincos_pos_embed(embed_dim,grid_size, # 空间网格大小grid_depth, # 时间网格大小cls_tokenFalse, # 不使用分类标记uniform_powerself.uniform_power # 平衡时空维度权重)else:# 2D位置编码 - 为图像数据提供空间坐标sincos get_2d_sincos_pos_embed(embed_dim, grid_size, cls_tokenFalse)# 将生成的位置编码复制到参数中pos_embed.copy_(torch.from_numpy(sincos).float().unsqueeze(0))3.3 前向传播 - 掩码处理的核心逻辑
def forward(self, x, masksNone):前向传播 - 支持掩码的时空特征提取Args:x: 输入张量 [B, C, T, H, W] (视频) 或 [B, C, H, W] (图像)masks: 掩码索引列表用于自监督学习Returns:特征张量 [B, N, D] N保留的补丁数量, D特征维度# 确保掩码是列表格式if masks is not None and not isinstance(masks, list):masks [masks]# 1. 提取输入维度信息if x.ndim 4:# 图像输入[B, C, H, W]_, _, H, W x.shapeT 1elif x.ndim 5:# 视频输入[B, C, T, H, W]_, _, T, H, W x.shapeT T // self.tubelet_sizeH_patches H // self.patch_sizeW_patches W // self.patch_size# 2. 补丁嵌入 位置编码if not self.use_rope:# 使用固定位置编码pos_embed self.interpolate_pos_encoding(x, self.pos_embed)x self.patch_embed(x) # [B, N, D]x pos_embedelse:# 使用旋转位置编码在注意力层中处理x self.patch_embed(x)# 3. 核心创新掩码应用if masks is not None:x apply_masks(x, masks) # 移除被掩盖的补丁masks torch.cat(masks, dim0)# 4. Transformer前向传播for i, blk in enumerate(self.blocks):if self.use_activation_checkpointing:# 使用梯度检查点节省内存x torch.utils.checkpoint.checkpoint(blk, x, masks, None, TT, H_patchesH_patches, W_patchesW_patches,use_reentrantFalse)else:x blk(x, maskmasks, attn_maskNone, TT, H_patchesH_patches, W_patchesW_patches)# 5. 输出标准化if self.norm is not None:x self.norm(x)return x3.4 预测器模块 - JEPA架构的核心创新
预测器是V-JEPA 2最关键的创新组件实现了在表示空间而非像素空间的预测
class VisionTransformerPredictor(nn.Module):V-JEPA 2 预测器 - 在表示空间进行预测的核心模块def __init__(self,img_size(224, 224), # 输入图像尺寸patch_size16, # 补丁大小num_frames1, # 视频帧数tubelet_size2, # 时间维度补丁大小embed_dim768, # 编码器输出维度predictor_embed_dim384, # 预测器内部维度降维depth6, # 预测器层数num_heads12, # 注意力头数use_mask_tokensFalse, # 是否使用掩码令牌num_mask_tokens2, # 掩码令牌数量use_ropeFalse, # 是否使用旋转位置编码**kwargs):super().__init__()# 核心创新1维度映射 - 降维处理self.predictor_embed nn.Linear(embed_dim, predictor_embed_dim, biasTrue)# 核心创新2掩码令牌机制self.mask_tokens Noneself.num_mask_tokens 0if use_mask_tokens:self.num_mask_tokens num_mask_tokensself.mask_tokens nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, predictor_embed_dim))for _ in range(num_mask_tokens)])# 处理输入尺寸if type(img_size) is int:img_size (img_size, img_size)self.img_height, self.img_width img_sizeself.patch_size patch_sizeself.num_frames num_framesself.tubelet_size tubelet_sizeself.is_video num_frames 1# 计算网格信息self.grid_height img_size[0] // self.patch_sizeself.grid_width img_size[1] // self.patch_sizeself.grid_depth num_frames // self.tubelet_size# 计算补丁总数if self.is_video:self.num_patches ((num_frames // tubelet_size) * (img_size[0] // patch_size) * (img_size[1] // patch_size))else:self.num_patches (img_size[0] // patch_size) * (img_size[1] // patch_size)# 位置编码预测器专用self.use_rope use_ropeself.predictor_pos_embed Noneif not use_rope:self.predictor_pos_embed nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_patches, predictor_embed_dim),requires_gradFalse)# 预测器Transformer块self.predictor_blocks nn.ModuleList([Block(use_ropeuse_rope,grid_sizeself.grid_height,grid_depthself.grid_depth,dimpredictor_embed_dim,num_headsnum_heads,mlp_ratio4.0,qkv_biasTrue,) for _ in range(depth)])# 输出投影 - 升维回原始空间self.predictor_norm nn.LayerNorm(predictor_embed_dim)self.predictor_proj nn.Linear(predictor_embed_dim, embed_dim, biasTrue)# 权重初始化if self.predictor_pos_embed is not None:self._init_pos_embed(self.predictor_pos_embed.data)self.apply(self._init_weights)self._rescale_blocks()降维-升维设计预测器在较低维度空间操作提高效率同时迫使学习抽象表示掩码令牌机制可学习的查询向量明确指示需要预测的位置独立位置编码预测器有自己的位置编码系统适应预测任务的特殊需求
3.5 预测器前向传播 - 上下文整合与预测
def forward(self, x, masks_x, masks_y, mask_index1, has_clsFalse):预测器前向传播 - JEPA的核心预测逻辑Args:x: 上下文特征 [B_ctxt, N_ctxt, D]masks_x: 上下文掩码索引要保留的区域masks_y: 目标掩码索引要预测的区域mask_index: 使用哪个掩码令牌has_cls: 是否包含分类令牌Returns:predictions: 预测特征 [B, N_pred, embed_dim]# 确保掩码是列表格式assert (masks_x is not None) and (masks_y is not None), \Cannot run predictor without mask indicesif not isinstance(masks_x, list):masks_x [masks_x]if not isinstance(masks_y, list):masks_y [masks_y]# 批量大小B len(x) // len(masks_x)# 1. 上下文特征映射到预测器维度x self.predictor_embed(x) # [B_ctxt, N_ctxt, predictor_dim]# 处理分类令牌如果存在if has_cls:x_cls x[:, :1, :] # 分离分类令牌x x[:, 1:, :] # 移除分类令牌_, N_ctxt, D x.shape# 2. 添加上下文位置编码if not self.use_rope:x_pos_embed self.predictor_pos_embed.repeat(B, 1, 1)x apply_masks(x_pos_embed, masks_x)# 3. 核心创新掩码令牌处理mask_index mask_index % self.num_mask_tokenspred_tokens self.mask_tokens[mask_index] # 获取对应的掩码令牌# 扩展掩码令牌到所有补丁位置然后应用目标掩码pred_tokens pred_tokens.repeat(B, self.num_patches, 1)pred_tokens apply_masks(pred_tokens, masks_y)# 添加预测位置的位置编码if not self.use_rope:pos_embs self.predictor_pos_embed.repeat(B, 1, 1)pos_embs apply_masks(pos_embs, masks_y)pos_embs repeat_interleave_batch(pos_embs, B, repeatlen(masks_x))pred_tokens pos_embs# 4. 拼接上下文和预测令牌x x.repeat(len(masks_x), 1, 1) # 重复上下文特征以匹配批量x torch.cat([x, pred_tokens], dim1)# 5. 准备掩码信息用于注意力计算masks_x torch.cat(masks_x, dim0)masks_y torch.cat(masks_y, dim0)masks torch.cat([masks_x, masks_y], dim1)# 按位置索引排序确保令牌顺序正确argsort torch.argsort(masks, dim1)# 6. Transformer预测处理for blk in self.predictor_blocks:x blk(x) # 预测器不需要位置信息因为已经融入位置编码x self.predictor_norm(x)# 7. 提取预测结果并投影回原维度# 根据排序恢复原始顺序然后提取预测部分x torch.gather(x, dim1, indexargsort.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, x.size(-1)))predictions x[:, N_ctxt:] # 只取预测部分predictions self.predictor_proj(predictions) # 投影回编码器维度return predictions3.6 掩码策略实现 - 多块掩码的创新设计
V-JEPA 2的成功很大程度上归功于其创新的掩码策略实现在src/masks/目录中
def apply_masks(x, masks, concatTrue):应用掩码到输入张量 - 核心掩码处理函数Args:x: 输入张量 [B, N, D] - B批量大小, N补丁数量, D特征维度masks: 掩码索引列表包含要保留的补丁索引concat: 是否连接结果Returns:masked_x: 掩码后的张量列表或连接的张量all_x []for m in masks:# 使用gather操作根据掩码索引提取对应的特征mask_keep m.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, x.size(-1)) # 扩展掩码维度all_x [torch.gather(x, dim1, indexmask_keep)] # 提取被保留的补丁if not concat:return all_xreturn torch.cat(all_x, dim0) # 沿批量维度连接class _MaskGenerator(object):多块掩码生成器 - V-JEPA 2的关键创新生成连续的3D时空块作为掩码而非传统的随机点掩码def __init__(self,crop_size(224, 224), # 裁剪尺寸num_frames16, # 视频帧数spatial_patch_size(16, 16), # 空间补丁大小temporal_patch_size2, # 时间补丁大小spatial_pred_mask_scale(0.2, 0.8), # 空间掩码比例范围temporal_pred_mask_scale(1.0, 1.0), # 时间掩码比例范围aspect_ratio(0.3, 3.0), # 宽高比范围npred1, # 预测块数量max_context_frames_ratio1.0, # 最大上下文帧比例max_keepNone, # 最大保留补丁数**kwargs):super(_MaskGenerator, self).__init__()# 标准化输入尺寸if not isinstance(crop_size, tuple):crop_size (crop_size,) * 2if not isinstance(spatial_patch_size, tuple):spatial_patch_size (spatial_patch_size,) * 2self.crop_size crop_size# 计算网格大小self.height crop_size[0] // spatial_patch_size[0]self.width crop_size[1] // spatial_patch_size[1]self.duration num_frames // temporal_patch_size# 保存参数self.spatial_patch_size spatial_patch_sizeself.temporal_patch_size temporal_patch_sizeself.aspect_ratio aspect_ratioself.spatial_pred_mask_scale spatial_pred_mask_scaleself.temporal_pred_mask_scale temporal_pred_mask_scaleself.npred npred# 上下文约束self.max_context_duration max(1, int(self.duration * max_context_frames_ratio))self.max_keep max_keep# 全局计数器用于多进程同步self._itr_counter Value(i, -1)def _sample_block_size(self, generator, temporal_scale, spatial_scale, aspect_ratio_scale):采样块大小 - 根据给定的比例范围随机生成掩码块尺寸Args:generator: 随机数生成器temporal_scale: 时间比例范围spatial_scale: 空间比例范围aspect_ratio_scale: 宽高比范围Returns:(t, h, w): 块的时间、高度、宽度尺寸# 1. 采样时间维度掩码比例_rand torch.rand(1, generatorgenerator).item()min_t, max_t temporal_scaletemporal_mask_scale min_t _rand * (max_t - min_t)t max(1, int(self.duration * temporal_mask_scale))# 2. 采样空间维度掩码比例_rand torch.rand(1, generatorgenerator).item()min_s, max_s spatial_scalespatial_mask_scale min_s _rand * (max_s - min_s)spatial_num_keep int(self.height * self.width * spatial_mask_scale)# 3. 采样块的宽高比_rand torch.rand(1, generatorgenerator).item()min_ar, max_ar aspect_ratio_scaleaspect_ratio min_ar _rand * (max_ar - min_ar)# 4. 根据比例和宽高比计算块的高度和宽度h int(round(math.sqrt(spatial_num_keep * aspect_ratio)))w int(round(math.sqrt(spatial_num_keep / aspect_ratio)))h min(h, self.height)w min(w, self.width)return (t, h, w)def _sample_block_mask(self, b_size):生成单个块掩码Args:b_size: 块尺寸 (t, h, w)Returns:mask: 3D掩码张量0表示被掩盖1表示保留t, h, w b_size# 随机选择块的起始位置top torch.randint(0, self.height - h 1, (1,))left torch.randint(0, self.width - w 1, (1,))start torch.randint(0, self.duration - t 1, (1,))# 创建掩码默认全部保留(1)被掩盖区域设为0mask torch.ones((self.duration, self.height, self.width), dtypetorch.int32)mask[start:start t, top:top h, left:left w] 0# 上下文掩码只覆盖前X帧Xmax_context_durationif self.max_context_duration self.duration:mask[self.max_context_duration:, :, :] 0return maskV-JEPA 2的掩码策略在四个关键方面实现了突破性创新。首先是3D连续块设计不同于传统的随机点掩码该方法生成连续的时空区域作为掩码这种设计更好地符合视频数据的自然结构特征能够模拟真实世界中物体和场景的连续性变化。其次是自适应大小机制掩码块的大小和形状会随机变化这种多样性增加了训练过程中的挑战性迫使模型学习更加鲁棒的表示。第三是时空分离控制算法分别控制时间和空间维度的掩码比例允许模型独立学习时间动态和空间结构避免了简单混合可能带来的偏向性问题。最后是互补设计原则上下文和目标区域严格不重叠这种设计确保了预测任务的有效性避免了信息泄露同时最大化了自监督学习的挑战性。
3.7 快速使用示例
3.7.1 使用torch.hub加载预训练模型
V-JEPA 2提供了通过PyTorch Hub的便捷加载方式这是目前推荐的使用方法无需手动下载代码或配置复杂的环境。通过torch.hub.load可以直接获取预训练的编码器和预测器大大简化了使用流程。
import torch
import numpy as np# 步骤1通过PyTorch Hub加载预训练模型
# 可选模型: vjepa2_vit_large, vjepa2_vit_huge, vjepa2_vit_giant, vjepa2_vit_giant_384
encoder torch.hub.load(facebookresearch/vjepa2, vjepa2_vit_giant)
processor torch.hub.load(facebookresearch/vjepa2, vjepa2_preprocessor)# 步骤2加载动作条件预测器用于机器人应用
vjepa2_encoder, vjepa2_ac_predictor torch.hub.load(facebookresearch/vjepa2, vjepa2_ac_vit_giant)# 步骤3准备视频数据添加输入验证和转换
video_tensor torch.randn(1, 64, 3, 256, 256) # [B, T, C, H, W]
# 确保C3如果形状不正确进行转换
if video_tensor.shape[2] ! 3: # 检查通道数video_tensor torch.cat([video_tensor] * 3, dim2)[:1, :64, :3, :, :] # 强制转换为3通道# 步骤4使用预处理器处理视频数据
inputs processor(video_tensor)# 步骤5特征提取
with torch.no_grad():# 获取视频特征features encoder(**inputs)print(fEncoder output shape: {features.shape})print(V-JEPA 2模型加载和推理完成)3.7.2 使用HuggingFace Transformers
V-JEPA 2也支持通过HuggingFace Transformers库使用这提供了更标准化的API接口和更好的生态系统集成。
from transformers import AutoVideoProcessor, AutoModel
import torch
import numpy as np# 步骤1从HuggingFace加载模型和处理器
hf_repo facebook/vjepa2-vitg-fpc64-256
# 其他可选模型
# facebook/vjepa2-vitl-fpc64-256
# facebook/vjepa2-vith-fpc64-256
# facebook/vjepa2-vitg-fpc64-256
# facebook/vjepa2-vitg-fpc64-384model AutoModel.from_pretrained(hf_repo)
processor AutoVideoProcessor.from_pretrained(hf_repo)# 步骤2准备视频数据64帧256x256分辨率
video np.random.rand(64, 256, 256, 3).astype(np.float32) # T x H x W x C# 步骤3预处理视频
inputs processor(video, return_tensorspt).to(model.device)# 步骤4模型推理
with torch.no_grad():outputs model(**inputs)# V-JEPA 2编码器输出encoder_features outputs.last_hidden_stateprint(fEncoder features shape: {encoder_features.shape})# V-JEPA 2预测器输出if hasattr(outputs, predictor_output):predictor_features outputs.predictor_output.last_hidden_stateprint(fPredictor features shape: {predictor_features.shape})print(HuggingFace Transformers推理完成)3.7.3 视频分类应用示例
对于已经在特定数据集上微调的模型可以直接用于视频分类任务这展示了V-JEPA 2在下游应用中的强大能力。
from transformers import AutoVideoProcessor, AutoModelForVideoClassification
import torch
import numpy as np# 步骤1加载在Something-Something-V2上微调的分类模型
model AutoModelForVideoClassification.from_pretrained(facebook/vjepa2-vitl-fpc16-256-ssv2)
processor AutoVideoProcessor.from_pretrained(facebook/vjepa2-vitl-fpc16-256-ssv2)# 步骤2准备视频数据16帧用于分类
video np.random.rand(16, 256, 256, 3).astype(np.float32)# 步骤3预处理和推理
inputs processor(video, return_tensorspt).to(model.device)
with torch.no_grad():outputs model(**inputs)logits outputs.logits# 步骤4获取预测结果
top5_indices logits.topk(5).indices[0]
top5_probs torch.softmax(logits, dim-1).topk(5).values[0]print(Top 5 预测类别:)
for idx, prob in zip(top5_indices, top5_probs):class_name model.config.id2label[idx.item()]print(f - {class_name}: {prob:.3f})这些使用示例展现了V-JEPA 2在实际应用中的便捷性和强大功能如果想学习官方的例子可以在vjepa2/notebooks/vjepa2_demo.py中。 该脚本假定已下载模型检查点因此您需要下载模型权重并更新脚本中的相应路径。例如
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/vjepa2/vitg-384.pt -P /models/
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/vjepa2/evals/ssv2-vitg-384-64x2x3.pt -P /models/# Then update your model paths in vjepa2_demo.py.
pt_model_path /models/vitg-384.pt
classifier_model_path /models/ssv2-vitg-384-64x2x3.pt# Then run the script (assumes your machine has a GPU)
python notebooks/vjepa2_demo.py从PyTorch Hub的一键加载到HuggingFace生态系统的无缝集成再到具体的视频分类应用每个示例都体现了该架构的工程化成熟度和实用价值。V-JEPA 2的核心优势在于其多层次的可用性研究人员可以通过torch.hub快速获取预训练模型进行特征提取开发者可以利用HuggingFace标准化接口轻松集成到现有项目中而应用开发者则可以直接使用微调后的分类模型解决实际业务问题。这种从基础研究到产业应用的完整链条体现了V-JEPA 2不仅在技术创新上的突破更在工程实现和生态建设方面的成功为自监督视频理解技术的广泛应用奠定了坚实基础。 4. 总结
V-JEPA 2的意义远不止于技术指标的提升。它代表了机器学习向真正智能的重要跨越从被动的模式识别到主动的世界理解。这个模型第一次让机器具备了观察-理解-行动的闭环能力无需明确指令仅凭模糊的视觉目标就能推演出合理的行动路径像人类学徒一样在世界中试着做。
这种突破为通用人工智能AGI的实现提供了新的路径不是通过更大的数据集和更复杂的网络而是通过更好地模拟人类的学习机制——在互动中理解世界在预测中积累智慧。V-JEPA 2不仅是一个技术突破更是人工智能向真正理解世界迈出的关键一步。
