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具体架构要💱素: 编码🏦器 E🇲🇷_θ:🚙ViT-L/H/🎩🇵🇹g(300M🕔🦚–1B 参🥨数),把视⛅频切成 2×🇬🇶16×16 🧛♀️🐳的 tub📔💤elet 预测器🇳🇵🥒 P_φ◻:一个轻量 Vi👇😢T-S(约 🕘🇩🇯22M)预测🦹♀️🎀被 m🔲🧐ask 部📚分的潜空间🚺表征 使用 3D👨🎤🦌-RoPE 位置👪⌛编码(时间+H🛹🎮+W)🐴 约 🐽90% 的🐅高 mask 🎪比率,L🇰🇵🕞1 损失,😛EMA tea⏲🧙♀️cher 🕥防止表征坍🙍♂️塌 训练数据 ⏫👭Vid🇸🇸eoMix22M🇮🇹 = 2200🚷🗒 万视频 ≈ 📇100 万🏘🥨小时互联🐣网视频🦷 在 So🇱🇻meth🦗🎖ing-So🎏methi🇭🇷ng v2 取🚽🚲得 7🍱🥖7.3% to💀🇹🇴p-1(运👨🍳动理解),Ep⛹ic-Ki♉🧚♂️tchens-💤😋100🏊 动作预测 3🇹🇹9.7 🌖🚊R@5(SOT©🦍A) 为什🧚♂️么像素重👒建不适合碰🚴📄撞预测,而潜💸🇮🇲空间预测适合?像☸⏹素重建优化的🎊🍲是"下一🎉🛩帧长什么样"(⌚视觉保真度),🦟潜空间预😮☸测优化的是"🎉🥳下一帧的抽象语义🚈📧/物理状态"(🎯🛏物理因果🚡)🔗。
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