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文 | 周鑫雨澳门永利捕鱼

剪辑 | 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。

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用Midjourney生成的图，手部有6根手指。

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, 图像连合镶嵌斟酌架构），已毕无需手动变换图像对突出知识进行编码的情况下，生成基于宇宙学问的图像。

这一扣问由纽约筹画量子物理中心扣问院Anna Dawid，以及图灵奖得到者Yann LeCun共同提倡——I-JEPA也被视作继LeCun提倡“宇宙模子（World Model）”构思后，第一个卓有奏效的进展。

从自回来到宇宙模子

为何图像生成模子多数难以精准生成手部？其根底原因在于以自回来为框架的模子短少对试验宇宙的学问。

在自回来框架下，模子期骗刻下的上文信息对下文信息进行斟酌。应用至图像生成边界，“图像像素”则成了荆棘文信息：自回来模子通过将考研图像辅助为一维序列输入，期骗Transformer辅助器自回来斟酌图像像素。

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这一要领的上风在于不错很好地开垦像素和高档别属性，如纹理、语义和尺寸等属性之间的关系。但弱势依然较着，由于短少学问，模子对图像像素的斟酌粗拙违背常理，比如“六根手指”——这也变成了自回来模子常出现的“幻觉”表象。

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LeCun以为，思要让AI接近东谈主类水平，其需要像婴儿雷同学习宇宙怎样运作。由此，他提倡了“宇宙模子”的见识，贬责决策即为JEPA（连合镶嵌斟酌架构）。

JEPA通过一系列的编码器索取宇宙情状的轮廓示意，并使用不同头绪的宇宙模子斟酌器，来斟酌宇宙的不同情状，并在不同的技巧方法上作念出斟酌。

LeCun在论文中提倡的基于“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关联“层级盘算”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）不错示意从纽约到北京的距离。那么我该怎样去机场？贬责决策是把任务理会到毫秒级，通过毫秒级的截至来找到斟酌本钱最小的动作序列。

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LeCun示意，整个复杂的任务皆不错通过这种“分层”的方法完成，而头绪盘算则是其中最大的挑战。

迈向“宇宙模子”的第一步

为何说I-JEPA是迈向“宇宙模子”的一步？

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从考研旨趣来看，I-JEPA斟酌的并非是图像像素，而是轮廓的斟酌办法。其中的斟酌器概况从部分可不雅察的荆棘文中，对静态图像中缺失的空间进行模拟。

基于图像的连合镶嵌斟酌体绑缚构：使用单个荆棘文块来斟酌来自并吞图像的多样办法块。图源：论文

I-JEPA考研历程：给定一张图像，从中随即抽取4个办法块，比例范围为(0.15,0.2)，宽高比范围为(0.75,1.5)。接下来，随即采样一个范围为(0.85,1.0)的荆棘文块，并删除任何重迭的办法块。在这种战略下，办法块是相对语义化的，而荆棘文块在保证信息量填塞大的同期又很稀零(处理遵守高)。图源：论文

为了结合可不雅察的骨子，Meta考研了一个随即解码器和生成模子，将I-JEPA斟酌的骨子映射为像素，再输出为斟酌的骨子草图。

I-JEPA斟酌器不错正确地捕捉空间的不笃定性，并正确生成斟酌对象的部件(举例，鸟的背部和汽车的顶部)。图源：论文

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从遵守而言，I-JEPA的筹画遵守远高于主流筹画机视觉模子。比如Meta在72小时内用了16块A100考研了一个参数限度为632M的视觉Transformer模子，所用GPU小时数是一般要领的1/10到1/2，况兼在换取考研数据量下，非常率更低。

与畴前的要领比较，I-JEPA所需的筹画量更少，性能更强：与MAE和data2vec比较，I-JEPA所需的预考研技巧更少。与iBOT比较，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)所需的筹画更少。图源：论文

I-JEPA一经线路出宇宙模子在图像生成上的作用。可预见的是，JEPA在视频、音频等更多模态的斟酌和生成中将发扬作用。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论文相连：https://arxiv.org/pdf/2301.08243.pdf

JEPA原结合释论文相连：https://arxiv.org/abs/2306.02572

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