Transformer是否能做时空（图像）序列预测任务？

Transformer模型可以用于时空序列预测任务，包括图像、视频等。在这些任务中，将空间维度视为时间序列的一部分，以便应用Transformer的时间序列建模能力。

具体来说，在图像序列预测任务中，可以将每个图像看作一个时间步，并使用Transformer模型对当前和之前的图像进行编码，从而预测未来的图像。此外，也可以使用2D卷积神经网络（CNN）或3D CNN对空间特征进行建模，并将提取的特征输入到Transformer模型中进行时间序列建模。

需要注意的是，由于Transformer模型在时间序列上运行时会同时考虑所有时间步，因此可能不适合处理非常长的序列。在实践中，通常需要采用截断技术或者注意力机制等方法来缓解这个问题。另外，为了训练Transformer模型，需要准备大量的标注数据，并对模型进行充分的训练和调整。