本文探讨了通过可视化和自监督学习在视频中识别动作的深度时空表示。研究表明，交叉流融合能够有效学习时空特征，预训练视觉表示在控制任务中表现优异。提出的离线视觉表示学习方法在图像导航和目标导航任务上显著提升性能，并展示了物体感知表征学习在机器人任务中的应用潜力。

本文讨论了事件感知的能力，即将连续体验划分为离散事件，并利用时空表示将其分割为结构化的片段。研究还探讨了事件片段的空间范围感知对时间持续性和生成的案例数的影响。

本文提出了一种新框架，通过学习人类3D运动的时空表示，从单个图像恢复3D网格及其运动。模型利用半监督学习从自然视频中获取伪标签，展现了在三维动作预测中的优越性能，并涉及多模态学习、动作序列生成及人体姿态估计等技术，推动了人类运动捕捉和视频合成的进展。