PanoGen++: Domain-Adapted Text-Guided Panoramic Environment Generation for Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2503.09938v1 📥 PDF

作者: Sen Wang, Dongliang Zhou, Liang Xie, Chao Xu, Ye Yan, Erwei Yin

分类: cs.CV, cs.MM, cs.RO

发布日期: 2025-03-13

备注: This paper was accepted by Neural Networks

DOI: 10.1016/j.neunet.2025.107320

💡 一句话要点

PanoGen++：用于视觉-语言导航的领域自适应文本引导全景环境生成

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言导航 数据增强 全景环境生成 扩散模型 领域自适应

📋 核心要点

  1. 视觉-语言导航任务面临训练数据不足的挑战，限制了其在各种应用中的潜力。
  2. PanoGen++通过领域自适应的文本引导全景环境生成，有效扩充了训练数据。
  3. 实验结果表明，PanoGen++在多个VLN数据集上显著提升了导航性能。

📝 摘要（中文）

本文提出PanoGen++框架，旨在通过生成多样且相关的全景环境来解决视觉-语言导航(VLN)任务中训练数据稀缺的问题。PanoGen++集成了预训练扩散模型，并采用领域特定的微调，利用低秩自适应等参数高效技术来降低计算成本。论文研究了两种环境生成设置：掩码图像修复和递归图像外推。前者通过基于文本描述修复掩码区域来最大化新环境的创建，而后者则有助于智能体学习全景图中的空间关系。在R2R、R4R和CVDN数据集上的实验评估表明，性能得到了显著提升：在R2R测试排行榜上成功率提高了2.44%，在R4R验证未见集上提高了0.63%，在CVDN验证未见集上目标进度提高了0.75米。PanoGen++增强了训练环境的多样性和相关性，从而提高了VLN任务的泛化性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：视觉-语言导航（VLN）任务需要智能体根据自然语言指令在三维环境中导航。然而，现有方法受限于训练数据的匮乏，导致模型泛化能力不足，难以适应真实场景的复杂性。因此，如何生成多样且相关的训练环境是解决VLN任务的关键问题之一。

核心思路：PanoGen++的核心思路是利用预训练的扩散模型，通过文本引导的方式生成全景环境。这种方法能够有效地扩展训练数据集，并引入更多样化的场景，从而提高VLN智能体的泛化能力。同时，采用领域自适应微调和参数高效技术，降低了计算成本，使得该方法更易于应用。

技术框架：PanoGen++框架主要包含以下几个模块：1) 预训练扩散模型：使用预训练的文本到图像扩散模型作为基础生成器。2) 领域自适应微调：针对VLN任务的特定领域，对扩散模型进行微调，使其能够生成更符合任务要求的全景环境。3) 环境生成策略：采用两种环境生成策略，包括掩码图像修复和递归图像外推。掩码图像修复用于生成全新的环境，而递归图像外推则用于扩展现有环境，并帮助智能体学习空间关系。

关键创新：PanoGen++的关键创新在于其领域自适应的文本引导全景环境生成方法。与传统的基于规则或手工设计的环境生成方法相比，PanoGen++能够生成更加真实、多样和相关的环境，从而更好地模拟真实世界的复杂性。此外，该方法还采用了参数高效技术，降低了计算成本，使其更易于应用。

关键设计：在领域自适应微调阶段，论文采用了低秩自适应（LoRA）技术，仅微调少量参数，从而降低了计算成本。在环境生成策略方面，掩码图像修复使用随机掩码来遮盖部分图像，并使用文本描述来引导扩散模型修复这些区域。递归图像外推则通过逐步扩展图像的边界来生成更大的全景图。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PanoGen++在R2R测试排行榜上成功率提高了2.44%，在R4R验证未见集上提高了0.63%，在CVDN验证未见集上目标进度提高了0.75米。这些结果表明，PanoGen++能够有效地增强训练环境的多样性和相关性，从而显著提高VLN任务的性能。相较于其他数据增强方法，PanoGen++能够生成更逼真的环境，从而更好地提升模型的泛化能力。

🎯 应用场景

PanoGen++技术可广泛应用于机器人导航、虚拟现实、游戏开发等领域。在机器人导航中，可以利用生成的数据训练更鲁棒的导航模型，使其能够在真实环境中更好地理解指令并完成导航任务。在虚拟现实和游戏开发中，可以快速生成各种逼真的场景，提升用户体验。此外，该技术还可以应用于自动驾驶等领域，用于生成各种交通场景，提高自动驾驶系统的安全性。

📄 摘要（原文）

Vision-and-language navigation (VLN) tasks require agents to navigate three-dimensional environments guided by natural language instructions, offering substantial potential for diverse applications. However, the scarcity of training data impedes progress in this field. This paper introduces PanoGen++, a novel framework that addresses this limitation by generating varied and pertinent panoramic environments for VLN tasks. PanoGen++ incorporates pre-trained diffusion models with domain-specific fine-tuning, employing parameter-efficient techniques such as low-rank adaptation to minimize computational costs. We investigate two settings for environment generation: masked image inpainting and recursive image outpainting. The former maximizes novel environment creation by inpainting masked regions based on textual descriptions, while the latter facilitates agents' learning of spatial relationships within panoramas. Empirical evaluations on room-to-room (R2R), room-for-room (R4R), and cooperative vision-and-dialog navigation (CVDN) datasets reveal significant performance enhancements: a 2.44% increase in success rate on the R2R test leaderboard, a 0.63% improvement on the R4R validation unseen set, and a 0.75-meter enhancement in goal progress on the CVDN validation unseen set. PanoGen++ augments the diversity and relevance of training environments, resulting in improved generalization and efficacy in VLN tasks.