李飞飞团队将 ViT 用在机器人身上，规划推理最高提速 512 倍，还 cue 了何恺明的 MAE

人类的预测能力 + ViT，会产生什么样的化学反应？会让机器人的行动规划能力又快又准。

这是李飞飞团队的最新研究 ——MaskViT，通过 MVM，掩码视觉建模对 Transformer 进行预训练，从而建立视频预测模型。

结果显示，MaskViT 不仅能生成 256*256 视频，还可以让机器人行动规划的推理速度最高提高了 512 倍。

来看看这是项什么样的研究？

神经科学领域的研究表明，人类的认知、感知能力是有一种预测机制来支持的。这种对世界的预测模型，可以用来模拟、评估和选择不同的可能行动。对人类来说，这一过程是快速和准确的。

如果能赋予机器人类似的预测能力。那么他们就可以在复杂的动态环境中快速规划、执行各类任务。

比如，通过视觉模型来预测控制，也许就是一种方式，但也对算力和准确性提出了更高的要求。于是，李飞飞团队就想到了最近诸多进展的 ViT 架构，以及以何恺明 MAE 为代表的基于 MVM，Masked Visual Modeling 这一自监督预训练表征。

但具体要操作起来，仍有不少的技术挑战。

一方面，全局注意力机制的复杂度与输入序列长度的平方呈正比，导致视频处理成本过高。另一方面，视频预测任务和自回归掩码视觉预训练之间存在不一致。实际测试时，模型必须从头预测完整的未来帧序列，导致视频预测质量不好。

基于这样的背景，李飞飞团队提出了 MaskViT—— 通过掩码视觉建模对 Transformer 进行预训练，从而建立视频预测模型。

具体有两种设计决策。

首先，为了提高记忆和训练效率，使用了两种类型的窗口注意力：空间注意力和时空注意力。其次，训练过程中掩码的 token 比例是可变的。在推理阶段，视频是通过迭代细化生成的，其中按照掩码调度函数逐步降低掩码率。

研究团队在三个不同数据集，以及四个不同指标来评估了 MaskViT。结果显示，跟以往先进的方法比较，MaskViT 都表现出了更好的性能，可生成分辨率达 256 × 256 的视频。

还在 BAIR 进行了消融实验。

随后，团队还展示了真实机器人使用 MaskViT 进行实时规划的效果。

推理速度最高可提升 512 倍。

研究人员表示，本次工作表明，可以通过最小的领域知识，利用掩码视觉建模的一般框架，赋予像智能体强大的预测模型。但同时表示，也具有一定的局限性。比如在每帧量化时会出现闪烁伪影，尤其是在 RoboNet 这种有静态背景的视频中。

还有如果要扩大视频预测的规模，也仍然具有挑战性，特别是那种有大量摄像机运动的场景。未来，他们将探索把这一视频预测方法整合到更复杂的规划算法中。值得一提的是，在今年 5 月，何恺明团队曾提出过视频版 MAE，并发现最佳掩蔽率高达 90%。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2206.11894

项目链接：

https://maskedvit.github.io/

何恺明论文：

https://arxiv.org/abs/2205.09113

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