VideoWorld: Exploring Knowledge Learning from Unlabeled Videos

📄 arXiv: 2501.09781v2 📥 PDF

作者: Zhongwei Ren, Yunchao Wei, Xun Guo, Yao Zhao, Bingyi Kang, Jiashi Feng, Xiaojie Jin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-16 (更新: 2025-03-05)

备注: Code and models are released at: https://maverickren.github.io/VideoWorld.github.io/

💡 一句话要点

VideoWorld：探索从无标签视频中学习知识的深度生成模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频生成 知识学习 自回归模型 潜在动力学模型 无监督学习 机器人控制 围棋

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖文本数据进行知识学习，忽略了视频中蕴含的丰富信息，面临视觉知识获取的挑战。
  2. VideoWorld通过自回归视频生成模型，结合潜在动力学模型（LDM），从无标签视频中学习规则、推理和规划等知识。
  3. 实验表明，VideoWorld在Video-GoBench围棋任务中达到5段水平，并在机器人控制任务中接近oracle模型性能。

📝 摘要（中文）

本研究探索了深度生成模型是否能够仅从视觉输入中学习复杂的知识，这与目前对基于文本的模型（如大型语言模型LLM）的普遍关注形成对比。我们开发了VideoWorld，一个在无标签视频数据上训练的自回归视频生成模型，并测试其在基于视频的围棋和机器人控制任务中的知识获取能力。实验揭示了两个关键发现：（1）仅视频训练提供了学习知识的充分信息，包括规则、推理和规划能力；（2）视觉变化的表示对于知识获取至关重要。为了提高效率和效果，我们引入了潜在动力学模型（LDM）作为VideoWorld的关键组成部分。值得注意的是，VideoWorld仅使用一个3亿参数的模型，在Video-GoBench中达到了5段专业水平，而没有依赖于强化学习中常见的搜索算法或奖励机制。在机器人任务中，VideoWorld有效地学习了各种控制操作，并在不同环境中泛化，接近CALVIN和RLBench中oracle模型的性能。这项研究为从视觉数据中获取知识开辟了新的途径，所有代码、数据和模型都已开源，以供进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有知识学习方法主要依赖于文本数据，例如大型语言模型，而忽略了视频数据中蕴含的丰富知识。如何从无标签视频中学习知识，例如规则、推理和规划能力，是一个重要的挑战。现有方法难以有效地从视觉数据中提取和利用这些知识。

核心思路：本论文的核心思路是通过训练一个自回归视频生成模型，使其能够学习视频中的动态变化和潜在规律。通过学习生成视频，模型能够隐式地学习到视频中蕴含的知识，例如围棋的规则或机器人控制的策略。引入潜在动力学模型（LDM）来提高学习效率和效果，从而更好地捕捉视频中的关键变化。

技术框架：VideoWorld的整体架构是一个自回归视频生成模型，它以先前帧为条件生成后续帧。该模型包含一个潜在动力学模型（LDM），用于学习视频的潜在表示和动态变化。训练过程包括使用无标签视频数据训练生成模型，然后使用学习到的模型进行知识推理和规划。具体流程是：输入历史视频帧，通过编码器得到潜在表示，然后使用LDM预测未来的潜在表示，最后通过解码器生成未来的视频帧。

关键创新：本论文的关键创新在于提出了VideoWorld，一个能够仅从无标签视频中学习知识的深度生成模型。与现有方法不同，VideoWorld不依赖于文本数据或强化学习的奖励机制，而是通过学习生成视频来获取知识。LDM的引入提高了学习效率和效果，使其能够更好地捕捉视频中的关键变化。这种方法为从视觉数据中学习知识开辟了新的途径。

关键设计：VideoWorld的关键设计包括：1）使用自回归生成模型来学习视频的动态变化；2）引入潜在动力学模型（LDM）来提高学习效率和效果，LDM通过学习潜在空间中的动态变化，能够更好地捕捉视频中的关键信息；3）使用对抗训练来提高生成视频的质量；4）模型参数量为3亿，在Video-GoBench上进行评估时，未使用搜索算法或奖励机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VideoWorld在Video-GoBench围棋任务中达到了5段专业水平，仅使用一个3亿参数的模型，且没有依赖于搜索算法或奖励机制。在机器人控制任务中，VideoWorld有效地学习了各种控制操作，并在不同环境中泛化，接近CALVIN和RLBench中oracle模型的性能。这些结果表明，仅通过视频训练，模型可以学习到丰富的知识。

🎯 应用场景

VideoWorld具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶领域，可以用于学习交通规则和驾驶策略；在机器人领域，可以用于学习各种控制操作和任务规划；在游戏领域，可以用于学习游戏规则和策略。该研究为从视觉数据中学习知识开辟了新的途径，有望推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

This work explores whether a deep generative model can learn complex knowledge solely from visual input, in contrast to the prevalent focus on text-based models like large language models (LLMs). We develop VideoWorld, an auto-regressive video generation model trained on unlabeled video data, and test its knowledge acquisition abilities in video-based Go and robotic control tasks. Our experiments reveal two key findings: (1) video-only training provides sufficient information for learning knowledge, including rules, reasoning and planning capabilities, and (2) the representation of visual change is crucial for knowledge acquisition. To improve both the efficiency and efficacy of this process, we introduce the Latent Dynamics Model (LDM) as a key component of VideoWorld. Remarkably, VideoWorld reaches a 5-dan professional level in the Video-GoBench with just a 300-million-parameter model, without relying on search algorithms or reward mechanisms typical in reinforcement learning. In robotic tasks, VideoWorld effectively learns diverse control operations and generalizes across environments, approaching the performance of oracle models in CALVIN and RLBench. This study opens new avenues for knowledge acquisition from visual data, with all code, data, and models open-sourced for further research.