豆包大模型团队 投稿
现有的视频生成模型，大多依赖语言或标签数据学习知识，很少涉及纯视觉信号的学习，比如Sora。
然而，语言并不能捕捉真实世界中的所有知识，例如，折纸、打领结等复杂任务难以通过语言清晰表达。
那么，模型能否不依赖语言模型，从纯视觉视角学习知识、认知世界进而掌握推理和规划等能力？
现在，豆包大模型团队联合北京交通大学、中国科学技术大学提出了VideoWorld。
这是一种通用的视频生成模型，无需依赖语言模型存在，便可统一执行理解和推理任务。VideoWorld利用一种潜在动态模型（Latent Dynamics Model，LDM），高效压缩视频帧间的视觉变化信息，显著提升知识学习效率和效果。
最终，VideoWorld在不依赖任何强化学习搜索或奖励函数机制前提下，达到了专业5段9x9围棋水平，并能够在多种环境中，执行机器人任务。
视频地址：
https://mp.weixin.qq.com/s/C1NTUQeofJgJNwnY8hX0Xw?token=1813497773&lang=zh_CN
该工作在业内已引起一定关注。
上的AI领域大V、科技评论网站ReadMultiplex创始人Brian Roemmele认为：
这是机器人学习和推理的重大进步。
论文作者则表示，尽管真实世界视频的生成和泛化仍存在很大挑战，视频生成模型可以成为一种通用的知识学习方法，并充当在现实世界中思考和行动的人工大脑。
目前该项目代码与模型已开源。
仅凭“视觉”，就能学习复杂任务
就像李飞飞教授9年前演讲中提到“幼儿可以不依靠语言理解真实世界”一样，在自然界中，大猩猩和其他灵长类动物主要通过视觉观察来学习重要技能，如觅食和社交互动。人类婴幼儿同样不需要语言便可以理解周围环境。
那么，人工智能模型能否仅通过视觉输入来学习知识？
为探索其中答案，团队构建了两个实验环境：视频围棋对战和视频机器人模拟操控。
研究者们认为，围棋可以很好地评估模型的规则学习、推理和规划能力，且围棋图像可以将外观、纹理等复杂细节与高级知识的评估相分离，非常适合对上述问题的探索。同时，机器人任务则考察了模型理解控制规则和规划任务的能力。
模型训练使用一个包含大量视频演示数据的离线数据集，以此，得到一个可以根据过往观测预测未来帧的视频生成器。
训练完成后，模型可以直接学习一个任务相关的映射函数，将生成的视频帧转换为任务执行所需动作。这使得视频生成模型可以在不依赖任何动作标签的情况下，学习和执行具体任务。
首先使用朴素的自回归模型实例化视频生成器，包含一个VQ-VAE编码器-解码器和一个自回归Transformer。编码器将视频帧转换为离散的标记，Transformer在训练期间使用这些标记进行下一标记的预测。
在推理过程中，Transformer生成下一帧的离散标记，这些标记随后由解码器转换回像素空间。
基于上述朴素的框架，他们观测到，视频生成模型可以掌握基本围棋规则、走棋策略以及机器人操纵能力。
但团队也同时发现，视频序列的知识挖掘效率显著落后于以文本形式，具体如下图所示。
团队将这归因于——视频中存在大量冗余信息，影响了模型的学习效率。
例如，棋子移动可以仅通过状态序列中的少量位置标记进行编码，而在视频中，则需要视觉编码器产生多得多的标记。这种差异不利于模型对复杂知识的快速学习。
压缩视觉变化，让视频学习更加高效
根据上述观测结果，团队提出了VideoWorld。它在保留丰富视觉信息的同时，对与关键决策和动作相关的视觉变化进行压缩，以实现更有效的视频学习。
VideoWorld引入了一个潜在动态模型（Latent Dynamics Model, LDM），压缩帧间视觉变化为紧凑的潜在编码，提高模型对知识的挖掘效率。
例如，围棋中的多步棋盘变化或机器人中的连续动作表现出强时间相关性。通过将这些多步变化压缩成紧凑嵌入，不仅可增加策略信息的紧凑性，还编码了用于前向规划的指导信息。
LDM采用了MAGVITv2风格的编码器-解码器结构，但取消了时间维度下采样，以保留每帧细节。
接下来，LDM定义了一组注意力模块和对应可学习向量。通过注意力机制，每个向量捕捉第一帧至后续多帧的动态变化信息，然后通过FSQ量化。
最后，解码器使用第一帧的特征图和帧之间的视觉变化编码重建后续帧。
通过使用多个向量顺序编码第一帧到后续多帧的动态变化，VideoWorld实现了紧凑且信息丰富的视觉表示，可以捕捉视觉序列中的短期和长期依赖关系。
通过引入LDM，VideoWorld在仅有300M参数量下，达到专业5段的9x9围棋水平，且不依赖任何强化学习中的搜索或奖励函数机制。在机器人任务上，VideoWorld也展现出了对多任务、多环境的泛化能力。
研发团队对LDM提高视频学习效率的原因，得出以下结论：
- LDM建模了训练集的数据模式
UMAP可视化表明：LDM建模了训练集中常见的走棋模式，并有效地将短期和长期数据模式压缩至潜在空间中。右图根据机械臂沿X/Y/Z轴运动方向可视化潜在编码，同样表明LDM可以建模多步动态依赖关系。
- LDM帮助模型在测试时进行前向规划
研发者们还研究了LDM在模型推理中的作用。如下图 UMAP可视化所示，在测试阶段，模型生成的潜在编码按照时间步（Time-step）进行分组，使得模型能够从更长远视角做出围棋决策。
在机器人场景中，研究者们也观察到了类似现象。下图展示了VideoWorld在不同机器人操控任务中预测的潜在编码。不同时间步的潜在编码根据任务类型进行分组，突显了模型逐步捕捉特定任务长程变化的能力。
- LDM可以生成因果相关的编码
为进一步研究潜在编码的影响，研发团队进行了一项干预实验：用随机标记替换不同时间步的潜在编码，并观察其对模型性能的影响。
实验结果显示，干预第一个编码的影响最大，这可能由于编码之间存在因果依赖，团队认为：改变第一个编码，即下一时间步的最佳决策，会影响所有未来的决策。
One More Thing
尽管VideoWorld在围棋和模拟机器人操控环境中展现了优秀的性能，团队同时也意识到，其在真实世界环境中的应用，仍面临着高质量视频生成和多环境泛化等挑战。
未来，团队将着力解决这些难题，推动视频生成模型成为真实世界中的通用知识学习器。
关于豆包大模型团队：
字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献，团队研究方向涵盖深度学习、强化学习、LLM、语音、视觉、AI Infra、AI Safety 等。
了解这篇研究的详情，可见以下链接：
论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.09781
代码链接：https://github.com/bytedance/VideoWorld
项目主页：https://maverickren.github.io/VideoWorld.github.io
