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(来源:上观新闻)
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具体架构🍼要素: 👲编码器 E_🥥🇲🇨θ:Vi🐛T-L/H🐱/g(🧯300🇹🇩💥M–1B 参数)📨,把视频切成 2🏠×16×1🤺🌳6 的 t👾ubele🚯🤠t 预测器 ✂P_φ:一个轻量🥶🧙♀️ ViT🇵🇭-S(🇪🇹约 22M)预⚗🇹🇷测被 mask🧣😰 部分的潜👶🇺🇬空间表征 使🛑🎄用 3D-Ro📊PE 位🕸👃置编码(时5️⃣间+H🇱🇷+W) 🔑约 90% 的高🍦📗 mask 📿比率,L1😒 损失,EM🙎♂️A teac🏞🚁her 防止表🔖征坍塌 训练数据🈹👄 Video👩💻⏹Mix2🇨🇿2M = 220⌛🇹🇩0 万视频 ≈🎧↕ 100 万小时🥊👨💼互联网视频 在🤓 Som🚒🇬🇪ethi💨🏋️♀️ng-Somet🧔🔀hing 📵💭v2 取得 77🛤.3% top-🎉1(运动理解🤡),Ep🦠ic-Kit🐆📁国产精品久久综合桃花网chens♨-100 动作🇫🇮🦶预测 39.7🚞🛵 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)📡♠。