Object-Centric World Model for Language-Guided Manipulation
作者: Youngjoon Jeong, Junha Chun, Soonwoo Cha, Taesup Kim
分类: cs.AI, cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-03-08 (更新: 2025-03-12)
💡 一句话要点
提出一种基于对象中心世界模型的语言引导操作方法，提升样本和计算效率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 世界模型 对象中心表示 语言引导 机器人操作 Slot Attention
📋 核心要点
- 现有世界模型依赖视频生成，计算成本高昂，难以满足资源受限场景的需求。
- 提出基于对象中心表示的世界模型，利用Slot Attention和语言指令引导，降低计算复杂度。
- 实验表明，该模型在视觉-语言-运动控制任务中，样本和计算效率均优于生成式世界模型。
📝 摘要（中文）
世界模型对于智能体预测未来和进行规划至关重要，尤其是在自动驾驶和机器人等领域。最近的研究主要集中在视频生成上，扩散模型在这方面取得了显著成功。然而，这些模型需要大量的计算资源。为了解决这些挑战，我们提出了一种利用对象中心表示空间的世界模型，该模型使用Slot Attention并由语言指令引导。我们的模型将当前状态感知为对象中心表示，并在该表示空间中预测未来的状态，预测过程以自然语言指令为条件。与基于扩散的生成模型相比，这种方法可以得到更紧凑、计算效率更高的模型。此外，它能够基于语言指令灵活地预测未来状态，并在对象识别至关重要的操作任务中具有显著优势。本文证明了我们的潜在预测世界模型在视觉-语言-运动控制任务中优于生成世界模型，实现了卓越的样本和计算效率。我们还研究了所提出方法的泛化性能，并探索了使用对象中心表示预测动作的各种策略。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有世界模型计算资源需求高的问题，尤其是在机器人操作等需要快速响应和高效计算的场景下。现有的基于视频生成的模型，如扩散模型，虽然效果显著，但计算量巨大，难以部署在资源有限的机器人平台上。此外，这些模型通常缺乏对场景中独立对象的显式建模，不利于理解和规划。
核心思路：论文的核心思路是将世界状态表示为一组独立的对象，并利用Slot Attention机制提取这些对象的特征。通过在对象中心表示空间中进行预测，模型可以更有效地学习场景的动态变化，并减少计算量。同时，利用语言指令引导预测过程，使模型能够根据指令灵活地规划未来状态。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉感知模块：使用Slot Attention从图像中提取对象中心表示；2) 状态预测模块：基于当前的对象中心表示和语言指令，预测未来的对象中心表示；3) 动作生成模块：根据预测的未来状态，生成相应的动作指令。整个流程是：输入当前图像和语言指令，经过视觉感知模块得到对象中心表示，然后状态预测模块预测未来状态，最后动作生成模块输出动作指令。
关键创新：最重要的创新点在于将对象中心表示引入世界模型，并结合语言指令进行引导。与传统的基于像素或特征向量的表示方法相比，对象中心表示更具可解释性和可操作性。此外，利用Slot Attention可以自动发现场景中的独立对象，无需人工标注。这种表示方法使得模型能够更有效地学习场景的动态变化，并根据语言指令进行灵活的规划。
关键设计：论文使用了Slot Attention来提取对象中心表示，每个Slot对应一个对象。状态预测模块可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型。损失函数包括状态预测损失和动作预测损失。状态预测损失衡量预测的未来状态与真实未来状态之间的差异，动作预测损失衡量预测的动作与真实动作之间的差异。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如Slot的数量、RNN的隐藏层大小等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该模型在视觉-语言-运动控制任务中，样本效率和计算效率均优于基于扩散的生成式世界模型。具体而言，在相同的训练数据量下，该模型能够达到更高的任务完成率。此外，该模型所需的计算资源更少，可以在资源受限的平台上运行。论文还展示了该模型在不同场景下的泛化性能，证明了其具有良好的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动驾驶、游戏AI等领域。例如，在机器人操作中，机器人可以根据语言指令，预测执行动作后的场景变化，从而规划出最优的动作序列。在自动驾驶中，车辆可以预测其他车辆和行人的行为，从而做出更安全的决策。该研究有助于提升智能体的决策能力和泛化能力，使其能够更好地适应复杂环境。
📄 摘要（原文）
A world model is essential for an agent to predict the future and plan in domains such as autonomous driving and robotics. To achieve this, recent advancements have focused on video generation, which has gained significant attention due to the impressive success of diffusion models. However, these models require substantial computational resources. To address these challenges, we propose a world model leveraging object-centric representation space using slot attention, guided by language instructions. Our model perceives the current state as an object-centric representation and predicts future states in this representation space conditioned on natural language instructions. This approach results in a more compact and computationally efficient model compared to diffusion-based generative alternatives. Furthermore, it flexibly predicts future states based on language instructions, and offers a significant advantage in manipulation tasks where object recognition is crucial. In this paper, we demonstrate that our latent predictive world model surpasses generative world models in visuo-linguo-motor control tasks, achieving superior sample and computation efficiency. We also investigate the generalization performance of the proposed method and explore various strategies for predicting actions using object-centric representations.