阿尔伯塔大学、德克萨斯大学奥斯汀分校微软纽约研究院和加州大学伯克利分校的研究人员推出一种新型的视频预测模型，称为视频占用模型（Video Occupancy Models，简称VOCs）。这些模型专为支持下游控制任务而设计，它们在紧凑的潜在空间中运行，避免了对单个像素进行预测的需要。实验分析，包括使用不同的表示空间（如VQ-VAE、逆动力学建模和自监督蒸馏）来构建VOCs，并展示了它们在模型预测控制框架中的应用。此外，论文还探讨了VOCs的局限性和未来的研究方向，例如如何使用生成模型的预测作为目标来学习VOC表示本身，以及如何减少表示中的冗余信息以提高预测的时效性。
- GitHub：https://github.com/manantomar/video-occupancy-models
例如，你正在开发一个自动驾驶系统，需要预测车辆周围的未来情况以做出驾驶决策。使用VOCs，系统可以接收当前的传感器输入（如视频流），在潜在空间中进行编码，然后生成未来可能发生情况的预测，如其他车辆的移动或行人的穿行。这些预测可以帮助自动驾驶系统提前规划路线和做出安全决策。
主要功能和特点：
- 紧凑的潜在空间：VOCs在潜在空间中操作，而不是直接在像素空间中，这样可以减少计算复杂性，并且只关注对控制任务有用的信息。
- 单步预测：与需要多步展开来预测未来状态的模型不同，VOCs能够直接预测未来状态的折扣分布，这减少了对多次前向传播的需求。
- 生成性时差学习：VOCs使用生成性时差（TD）学习来预测未来的状态表示，这种方法允许模型通过单次前向传播生成多步预测。
工作原理：
- 编码与量化：首先，模型将一小堆像素观察结果编码为表示
zt，然后将其量化以产生离散的标记，这些标记将作为生成模型（如GPT模型）的输入。 - 时间目标编码：通过以概率
(1 - γ)采样下一个表示zt+1或以概率γ从模型自举样本来编码时间目标。 - 生成性TD学习：模型使用生成性TD学习算法，通过结合当前观察的表示和时间目标的表示，来预测下一个时间步的表示。
- 自监督学习：VOCs可以通过不同的自监督学习方法来学习表示，例如量化自编码（VQ-VAEs）、逆动力学建模，或基于蒸馏的目标。
具体应用场景：
- 视频预测：在不需要像素级预测的情况下，VOCs可以用于预测视频的未来帧。
- 下游控制任务：VOCs可以用于预测控制任务中未来的状态，例如在机器人导航或游戏环境中。
- 价值估计：VOCs可以与奖励模型结合使用，通过采样或密度评估来估计状态的价值函数。
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