Learning Skills from Action-Free Videos

📄 arXiv: 2512.20052v1 📥 PDF

作者: Hung-Chieh Fang, Kuo-Han Hung, Chu-Rong Chen, Po-Jung Chou, Chun-Kai Yang, Po-Chen Ko, Yu-Chiang Wang, Yueh-Hua Wu, Min-Hung Chen, Shao-Hua Sun

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-12-23

💡 一句话要点

提出基于光流的技能抽象框架SOF，从无动作视频中学习机器人技能

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人技能学习 无动作视频 光流 潜在空间 技能规划 机器人控制 视觉学习

📋 核心要点

  1. 现有视频生成模型难以转化为机器人可执行的低级动作，而单步潜在动作模型缺乏高级规划能力。
  2. SOF框架通过光流中间表示学习潜在技能空间，该空间对齐视频动态和机器人动作，实现技能的高级规划。
  3. 实验结果表明，SOF在多任务和长时程任务中均表现出性能提升，验证了其从原始视频数据学习技能的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“基于光流的技能抽象”（SOF）的框架，旨在从大量无动作视频中学习潜在技能，从而弥合视频生成模型与机器人动作执行之间的差距。现有视频生成模型虽然能产生出色的视觉预测，但难以转化为低级动作。而潜在动作模型虽然能更好地将视频与动作对齐，但通常仅限于单步操作，缺乏高级规划能力。SOF通过学习基于光流的中间表示来学习潜在技能空间，光流能够捕捉与视频动态和机器人动作对齐的运动信息。通过在基于流的潜在空间中学习技能，SOF能够对视频导出的技能进行高级规划，并更容易地将这些技能转化为动作。实验表明，该方法在多任务和长时程设置中均能持续提高性能，证明了其直接从原始视觉数据中获取和组合技能的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在利用视频数据学习机器人技能时面临挑战。视频生成模型擅长视觉预测，但难以转化为具体的机器人动作指令。另一方面，基于潜在动作的模型虽然能将视频与动作对齐，但通常只能处理单步动作，缺乏长期规划能力。因此，如何从无动作视频中学习可用于机器人长期规划的技能是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是通过光流作为中间表示，学习一个潜在的技能空间。光流能够捕捉视频中的运动信息，并且与机器人动作具有一定的相关性。通过在光流表示的潜在空间中学习技能，可以更容易地将视频中的运动模式转化为机器人可以执行的动作序列。这种方法旨在弥合视频生成模型和机器人动作执行之间的差距，实现从视频数据中学习可复用的技能。

技术框架：SOF框架包含以下主要模块：1) 光流估计模块，用于从视频帧中提取光流信息；2) 技能编码器，将光流信息编码到潜在技能空间中；3) 技能解码器，将潜在技能解码为光流序列；4) 技能规划器，用于在潜在技能空间中进行长期规划，生成技能序列；5) 动作执行器，将技能序列转化为机器人动作指令。整个流程首先从视频中提取光流，然后通过编码器学习潜在技能，再利用规划器生成技能序列，最后通过执行器转化为机器人动作。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用光流作为中间表示来学习潜在技能空间。与直接从像素空间学习技能相比，光流能够更好地捕捉视频中的运动信息，并且与机器人动作具有更强的相关性。此外，SOF框架还引入了技能规划器，能够在潜在技能空间中进行长期规划，从而实现更复杂的任务。

关键设计：SOF框架的关键设计包括：1) 使用预训练的光流估计网络提取光流信息；2) 使用变分自编码器（VAE）学习潜在技能空间，并引入KL散度损失来约束潜在空间的分布；3) 使用循环神经网络（RNN）作为技能解码器，生成光流序列；4) 使用基于模型的规划算法，如模型预测控制（MPC），在潜在技能空间中进行长期规划；5) 使用逆运动学方法将光流序列转化为机器人动作指令。

📊 实验亮点

实验结果表明，SOF框架在多任务和长时程任务中均取得了显著的性能提升。例如，在物体操作任务中，SOF框架能够成功地从视频中学习到抓取、放置等技能，并将其应用于新的物体操作任务中。与基线方法相比，SOF框架在任务成功率和执行效率方面均有明显提高。具体提升幅度未知，需查阅论文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人任务，例如家庭服务机器人、工业机器人和自动驾驶汽车。通过从大量无动作视频中学习技能，机器人可以更好地理解周围环境，并执行复杂的任务，例如物体操作、导航和人机交互。该技术还可以用于机器人技能的迁移学习，将从一个任务中学到的技能应用到新的任务中，从而提高机器人的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Learning from videos offers a promising path toward generalist robots by providing rich visual and temporal priors beyond what real robot datasets contain. While existing video generative models produce impressive visual predictions, they are difficult to translate into low-level actions. Conversely, latent-action models better align videos with actions, but they typically operate at the single-step level and lack high-level planning capabilities. We bridge this gap by introducing Skill Abstraction from Optical Flow (SOF), a framework that learns latent skills from large collections of action-free videos. Our key idea is to learn a latent skill space through an intermediate representation based on optical flow that captures motion information aligned with both video dynamics and robot actions. By learning skills in this flow-based latent space, SOF enables high-level planning over video-derived skills and allows for easier translation of these skills into actions. Experiments show that our approach consistently improves performance in both multitask and long-horizon settings, demonstrating the ability to acquire and compose skills directly from raw visual data.