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文 | 周鑫雨排列五炸金花

裁剪 | 苏建勋

六根手指、机器猫圆手……手部细节一直是图像生成式AI的盲区。

用Midjourney生成的图，手部有6根手指。

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而如今，这一图像生成的阿喀琉斯之踵有望被Meta破解。6月14日，Meta 推出了I-JEPA（Image Joint Embedding Predictive Architecture, 图像纠合镶嵌臆测架构），终了无需手动变换图像对迥殊知识进行编码的情况下，生成基于宇宙学问的图像。

这一考虑由纽约运筹帷幄量子物理中心考虑院Anna Dawid，以及图灵奖得回者Yann LeCun共同建议——I-JEPA也被视作继LeCun建议“宇宙模子（World Model）”构思后，第一个卓有获胜的进展。

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从自回来到宇宙模子

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为何图像生成模子大量难以精准生成手部？其根柢原因在于以自回来为框架的模子清贫对现实宇宙的学问。

在自回来框架下，模子期骗现时的上文信息对下文信息进行臆测。应用至图像生成范围，“图像像素”则成了凹凸文信息：自回来模子通过将考研图像休养为一维序列输入，期骗Transformer休养器自回来臆测图像像素。

这一设施的上风在于不错很好地缔造像素和高等别属性，如纹理、语义和尺寸等属性之间的关系。但颓势依然明显，由于清贫学问，模子对图像像素的臆测鄙俚违背常理，比如“六根手指”——这也形成了自回来模子常出现的“幻觉”样貌。

LeCun以为，思要让AI接近东谈主类水平，其需要像婴儿相通学习宇宙何如运作。由此，他建议了“宇宙模子”的认识，处分决议即为JEPA（纠合镶嵌臆测架构）。

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JEPA通过一系列的编码器索求宇宙现象的详尽暗示，并使用不同档次的宇宙模子臆测器，来臆测宇宙的不同现象，并在不同的技巧活动上作念出臆测。

现在篮球比赛越来越注重速度，需要球员们强体能技术水平。

LeCun在论文中建议的基于“宇宙模子”的自主化AI的模块化结构。图源：论文

在智源大会的演讲中，LeCun相干“层级预备”举了一个例子：我思从纽约赶赴北京，第一件事是去机场，第二件事是乘去往北京的飞机，最终的代价函数（cost function）不错暗示从纽约到北京的距离。那么我该何如去机场？处分决议是把任务判辨到毫秒级，通过毫秒级的铁心来找到臆测本钱最小的活动序列。

LeCun暗示，悉数复杂的任务齐不错通过这种“分层”的方式完成，而档次预备则是其中最大的挑战。

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迈向“宇宙模子”的第一步

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为何说I-JEPA是迈向“宇宙模子”的一步？

从考研旨趣来看，I-JEPA臆测的并非是图像像素，而是详尽的臆测宗旨。其中的臆测器约略从部分可不雅察的凹凸文中，对静态图像中缺失的空间进行模拟。

基于图像的纠合镶嵌臆测体紧缚构：使用单个凹凸文块来臆测来自吞并图像的各式宗旨块。图源：论文

I-JEPA考研历程：给定一张图像，从中就地抽取4个宗旨块，比例范围为(0.15,0.2)，宽高比范围为(0.75,1.5)。接下来，就地采样一个范围为(0.85,1.0)的凹凸文块，并删除任何类似的宗旨块。在这种战略下，宗旨块是相对语义化的，而凹凸文块在保证信息量弥散大的同期又很稀薄(处理效力高)。图源：论文

为了贯通可不雅察的实践，Meta考研了一个就地解码器和生成模子，将I-JEPA臆测的实践映射为像素，再输出为臆测的实践草图。

I-JEPA臆测器不错正确地捕捉空间的省略情味，并正确生成臆测对象的部件(举例，鸟的背部和汽车的顶部)。图源：论文

从效力而言，I-JEPA的运筹帷幄效力远高于主流运筹帷幄机视觉模子。比如Meta在72小时内用了16块A100考研了一个参数限制为632M的视觉Transformer模子，所用GPU小时数是一般设施的1/10到1/2，况兼在相通考研数据量下，差错率更低。

与往日的设施比拟，I-JEPA所需的运筹帷幄量更少，性能更强：与MAE和data2vec比拟，I-JEPA所需的预考研技巧更少。与iBOT比拟，I-JEPA所需的手动标注的数据更少。与此同期，最大的I-JEPA模子(ViT-H/14)比其他两款中最小的模子(ViT-H/16)所需的运筹帷幄更少。图源：论文

I-JEPA照旧暴露出宇宙模子在图像生成上的作用。可料思的是，JEPA在视频、音频等更多模态的臆测和生成中将发达作用。现在，I-JEPA的考研代码和模子查验点已在GitHub上开源。

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I-JEPA论文流通：https://arxiv.org/pdf/2301.08243.pdf

JEPA原贯通释论文流通：https://arxiv.org/abs/2306.02572

GitHub流通：https://t.co/DgS9XiwnMz

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