LeVJEPA

LeVJEPA produces clip embeddings and spatial patch tokens from video.

작업: embeddings
크기: l at 224 px
설치: pip install libreyolo
지원 티어: 추론 전용, v1.6.0부터 지원. 예측, 검증, 내보내기만 지원합니다. 학습 기능은 적용되지 않습니다.
업스트림: MLO Lab의 LeVJEPA, MIT code; CC-BY-NC-4.0 weights. 논문, 소스
라이선스: 코드 MIT, 가중치 MIT code; CC-BY-NC-4.0 weights. 상업적 사용

Install

bash

pip install "libreyolo"

Predict

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreLeVJEPAl-embed.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result.embeddings)print(model.embed_tokens(SAMPLE_IMAGE).shape)

The encoder uses 16 frames at 224 pixels. Finite videos use a centered window sampled at approximately 7.5 FPS. embed_tokens() exposes patch tokens. Training is not supported. The TorchScript graph requires direct clip input with batch 1. Pretrained weights are CC-BY-NC-4.0.

Export

작업	ONNX	TorchScript	ExecuTorch	TensorRT	OpenVINO	Paddle	MNN	RKNN	ncnn	TFLite	CoreML	Core AI
Embeddings	Embeddings to ONNX: 지원함	Embeddings to TorchScript: 지원함	Embeddings to ExecuTorch: 지원함	Embeddings to TensorRT: 지원함	Embeddings to OpenVINO: 지원함	Embeddings to Paddle: 지원하지 않음	Embeddings to MNN: 지원하지 않음	Embeddings to RKNN: 지원하지 않음	Embeddings to ncnn: 지원하지 않음	Embeddings to TFLite: 지원하지 않음	Embeddings to CoreML: 지원하지 않음	Embeddings to Core AI: 지원하지 않음

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreLeVJEPAl-embed.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")

Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.

Checkpoints

파일	가중치 라이선스
Embeddings
LibreLeVJEPAl-embed.pt	cc-by-nc-4.0

위의 모든 파일은 현재 LibreYOLO 조직에 있으며 처음 사용할 때 내려받습니다.

Licensing

내려받는 특정 가중치의 Hugging Face 저장소에서 라이선스를 확인하십시오. LibreYOLO 조직의 모든 체크포인트에는 라이선스가 있으며 한 계열 안에서도 항상 같지는 않습니다. 해당 저장소가 신뢰할 수 있는 기준입니다. 아래 요약은 이 페이지를 마지막으로 검증했을 때 적용된 내용을 설명합니다.

관련 라이선스에 관한 설명이며 법률 자문이 아닙니다. 상업적으로 중요한 사안이라면 라이선스를 직접 읽고 별도의 법률 자문을 받으십시오.

원작: LeVJEPA, MLO Lab
업스트림 라이선스: MIT code; CC-BY-NC-4.0 weights
업스트림 소스: github.com/MLO-lab/LeVJEPA
LibreYOLO 코드: MIT
가중치: MIT code; CC-BY-NC-4.0 weights, huggingface.co/LibreYOLO에 다시 게시됨
해석: The repository declares an explicit CC-BY-NC-4.0 exception for pretrained weights. Commercial use of those weights is excluded.

Citation

@misc{kuhn2026levjepaefficientscalable,
      title={LeVJEPA: Efficient & Scalable Video Pretraining without the Heuristics}, 
      author={Lukas Kuhn and Lucas Maes and Giuseppe Serra and Quentin Le Lidec and Yann LeCun and Randall Balestriero and Florian Buettner},
      year={2026},
      eprint={2608.27395},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2608.27395}, 
}

raw.githubusercontent.com/MLO-lab/LeVJEPA/main/README.md에 있는 저자의 인용 블록에서 복사했습니다.