Pandora: Towards General World Model with Natural Language Actions and Video States
作者: Jiannan Xiang, Guangyi Liu, Yi Gu, Qiyue Gao, Yuting Ning, Yuheng Zha, Zeyu Feng, Tianhua Tao, Shibo Hao, Yemin Shi, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing, Zhiting Hu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-06-12
备注: Website: https://world-model.maitrix.org/
💡 一句话要点
Pandora：基于自然语言动作和视频状态的通用世界模型
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 世界模型 视频生成 自然语言控制 自回归模型 扩散模型 领域通用性 指令微调
📋 核心要点
- 现有大型语言模型（LLMs）受限于语言模态，对物理世界的理解有限，而视频模型缺乏对世界模拟的交互式动作控制。
- Pandora通过结合预训练的LLM和视频模型，并进行轻量级微调，构建混合的自回归-扩散模型，实现基于文本动作的视频生成。
- Pandora在多个领域展示了良好的视频生成效果和可控性，验证了其构建通用世界模型的潜力，并为未来更大规模训练奠定基础。
📝 摘要（中文）
本文提出Pandora，旨在构建一个通用的世界模型。Pandora是一个混合的自回归-扩散模型，通过生成视频来模拟世界状态，并允许使用自由文本动作进行实时控制。Pandora通过大规模预训练和指令微调实现了领域通用性、视频一致性和可控性。关键在于，Pandora通过集成预训练的LLM（7B）和预训练的视频模型，绕过了从头开始训练的成本，只需要额外的轻量级微调。论文展示了Pandora在不同领域（室内/室外、自然/城市、人类/机器人、2D/3D等）的广泛输出，结果表明，通过更大规模的训练，构建更强大的通用世界模型具有巨大的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有世界模型，特别是大型语言模型和视频模型，在通用性和交互控制方面存在局限性。LLM主要依赖语言模态，缺乏对物理世界的深入理解，而视频模型则难以通过动作进行交互控制，从而限制了它们在复杂环境中的应用。
核心思路：Pandora的核心思路是将预训练的大型语言模型和视频模型相结合，利用LLM的语言理解能力和视频模型的视觉生成能力，构建一个能够理解自然语言动作并生成相应视频的世界模型。通过这种方式，模型可以模拟不同动作对世界状态的影响，实现可控的视频生成。
技术框架：Pandora采用混合的自回归-扩散模型架构。整体流程包括：首先，利用预训练的LLM处理输入的自然语言动作指令，将其转化为模型可理解的表示；然后，将该表示与当前的世界状态（视频帧）一起输入到视频生成模块，该模块基于扩散模型生成下一帧视频，从而模拟动作对世界状态的影响。整个过程是自回归的，可以连续生成多帧视频。
关键创新：Pandora的关键创新在于其混合架构和轻量级微调策略。通过结合预训练的LLM和视频模型，避免了从头开始训练的巨大成本，并充分利用了现有模型的知识。此外，通过轻量级微调，可以使模型适应新的任务和领域，从而实现领域通用性。与现有方法相比，Pandora能够更好地理解自然语言动作，并生成更具一致性和可控性的视频。
关键设计：Pandora的关键设计包括：1) 使用预训练的7B LLM作为语言理解模块；2) 使用预训练的视频模型作为视频生成模块；3) 采用自回归-扩散模型架构，实现连续视频生成；4) 使用指令微调策略，使模型适应不同的任务和领域；5) 设计合适的损失函数，以保证视频的一致性和可控性。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Pandora在多个领域（室内/室外、自然/城市、人类/机器人、2D/3D等）展示了良好的视频生成效果和可控性。通过集成预训练的LLM（7B）和预训练的视频模型，并进行轻量级微调，Pandora实现了领域通用性、视频一致性和可控性。具体性能数据和提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
Pandora具有广泛的应用前景，包括交互式内容创作、游戏开发、机器人控制和教育模拟等领域。它可以用于生成虚拟环境，模拟不同场景下的物理过程，并允许用户通过自然语言指令与环境进行交互。此外，Pandora还可以作为具身智能的基础，为机器人提供环境理解和决策能力，从而实现更智能的自主行为。
📄 摘要（原文）
World models simulate future states of the world in response to different actions. They facilitate interactive content creation and provides a foundation for grounded, long-horizon reasoning. Current foundation models do not fully meet the capabilities of general world models: large language models (LLMs) are constrained by their reliance on language modality and their limited understanding of the physical world, while video models lack interactive action control over the world simulations. This paper makes a step towards building a general world model by introducing Pandora, a hybrid autoregressive-diffusion model that simulates world states by generating videos and allows real-time control with free-text actions. Pandora achieves domain generality, video consistency, and controllability through large-scale pretraining and instruction tuning. Crucially, Pandora bypasses the cost of training-from-scratch by integrating a pretrained LLM (7B) and a pretrained video model, requiring only additional lightweight finetuning. We illustrate extensive outputs by Pandora across diverse domains (indoor/outdoor, natural/urban, human/robot, 2D/3D, etc.). The results indicate great potential of building stronger general world models with larger-scale training.