VideoWorld

VideoWorld简介

VideoWorld是由北京交通大学、中国科学技术大学与字节跳动联合开展的研究项目，旨在探索深度生成模型是否能够仅通过未标注的视频数据学习复杂的知识，包括规则、推理和规划能力。该项目的核心是自回归视频生成模型，其通过分析视频内容获取知识，而非依赖传统的文本或标注数据。

VideoWorld的主要功能

• 从无标注视频中学习复杂知识：VideoWorld能够在不依赖语言指令或标注数据的情况下，从未标注视频中学习任务相关的规则、推理和规划能力。
• 自回归视频生成：基于VQ-VAE和自回归Transformer架构，VideoWorld可生成高质量视频帧，并通过这些帧推断出相关操作。
• 长期推理与规划能力：在围棋等任务中，VideoWorld能够进行长期策略规划并取得优异表现；在机器人控制任务中，它也能完成复杂的操作序列。
• 跨环境泛化能力：VideoWorld具备良好的跨任务和跨环境迁移能力，适应多种应用场景。
• 紧凑的视觉信息表示：LDM将视频信息压缩为潜在代码，提升学习效率并支持长期推理。
• 无需强化学习的自主学习：VideoWorld通过纯视觉输入自主学习，不依赖传统强化学习方法。
• 高效的知识学习与推理：在围棋任务中达到专业水平，在机器人任务中表现出接近最优模型的性能。
• 对视觉信息的深度理解：通过视频生成与潜在代码，VideoWorld能够理解复杂视觉信息并支持任务驱动的决策。
• 支持多任务扩展：除了围棋和机器人控制，VideoWorld还可拓展至自动驾驶、智能监控等领域。

VideoWorld的技术原理

• VQ-VAE（矢量量化-变分自编码器）：用于将视频帧转换为离散token序列，实现图像特征的离散化表示。
• 自回归 Transformer：基于离散token序列预测下一个token，生成连贯视频。
• 潜在动态模型（LDM）：压缩多步视觉变化为紧凑潜在代码，提升知识学习效率。
• 视频生成与任务操作映射：通过逆动态模型（IDM）将生成的视频帧映射为具体操作。
• 数据驱动的知识学习：利用大规模未标注视频数据训练，减少人工标注依赖。

VideoWorld的项目资源

• 项目官网：https://maverickren.github.io/VideoWorld
• GitHub仓库：https://github.com/bytedance/VideoWorld
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.09781

VideoWorld的应用场景

• 自动驾驶：通过车载摄像头视频识别道路环境、交通标志及障碍物。
• 智能监控：分析监控视频以识别正常与异常行为。
• 故障检测：通过生产过程视频识别设备状态并检测异常。
• 游戏AI：根据游戏视频学习规则并生成合理操作。