TASTE-Rob: Advancing Video Generation of Task-Oriented Hand-Object Interaction for Generalizable Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2503.11423v2 📥 PDF

作者: Hongxiang Zhao, Xingchen Liu, Mutian Xu, Yiming Hao, Weikai Chen, Xiaoguang Han

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-03-14 (更新: 2025-06-06)

备注: CVPR 2025; Project Page: https://taste-rob.github.io

💡 一句话要点

TASTE-Rob：面向通用机器人操作的任务导向手-物交互视频生成

🎯 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) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 手-物交互 视频生成 机器人模仿学习 视频扩散模型 数据集 姿势细化 通用机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有手-物交互视频数据集视角不一致、交互未对齐，限制了其在机器人模仿学习中的应用。
  2. 提出TASTE-Rob数据集，包含大量对齐的、高质量手-物交互视频，并结合姿势细化流程提升生成视频的真实感。
  3. 通过在TASTE-Rob上微调视频扩散模型，并使用姿势细化流程，显著提升了任务导向手-物交互视频的生成质量，实现了更好的通用机器人操作。

📝 摘要（中文）

本文针对任务导向的手-物交互视频生成中现有数据集和模型的局限性，提出了一种生成机器人模仿学习视频演示的关键方法。现有数据集（如Ego4D）存在视角不一致和交互未对齐的问题，导致视频质量下降，限制了其在精确模仿学习任务中的应用。为此，我们推出了TASTE-Rob，一个包含100,856个以自我为中心的的手-物交互视频的大规模数据集。每个视频都与语言指令精确对齐，并从一致的相机视角记录，以确保交互清晰。通过在TASTE-Rob上微调视频扩散模型（VDM），我们实现了逼真的物体交互，但观察到手部抓握姿势偶尔不一致。为了提高真实感，我们引入了一个三阶段的姿势细化流程，以提高生成视频中手部姿势的准确性。我们精心策划的数据集，加上专门的姿势细化框架，在生成高质量、任务导向的手-物交互视频方面提供了显著的性能提升，从而实现了卓越的通用机器人操作。TASTE-Rob数据集已公开，以促进该领域的进一步发展，数据集和源代码将在网站https://taste-rob.github.io上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有手-物交互视频数据集，如Ego4D，存在视角不一致和交互未对齐的问题。这导致生成的视频质量不高，难以用于精确的机器人模仿学习任务。因此，需要一个高质量、大规模、视角一致的手-物交互视频数据集，以及能够生成逼真手部动作的视频生成模型。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的手-物交互视频数据集TASTE-Rob，并在此基础上微调视频扩散模型（VDM）。为了解决生成视频中手部姿势不准确的问题，引入了一个三阶段的姿势细化流程，从而提高生成视频的真实感和可用性。这种方法旨在提供更可靠的机器人模仿学习数据。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：1) TASTE-Rob数据集的构建，包括视频录制、语言指令对齐和视角校准；2) 基于TASTE-Rob的视频生成和姿势细化。视频生成部分使用微调的视频扩散模型（VDM），姿势细化部分包含三个阶段，用于提高生成视频中手部姿势的准确性。

关键创新：论文的关键创新在于TASTE-Rob数据集的构建，它提供了一个大规模、高质量、视角一致的手-物交互视频资源。此外，三阶段姿势细化流程也是一个创新点，它能够有效提高生成视频中手部姿势的准确性，从而提升视频的整体质量。与现有方法相比，该方法更注重数据集的质量和手部动作的真实性。

关键设计：TASTE-Rob数据集包含100,856个以自我为中心的的手-物交互视频，每个视频都与语言指令精确对齐。姿势细化流程包含三个阶段，具体的技术细节（如损失函数、网络结构等）在论文中未详细描述，属于未知信息。视频扩散模型（VDM）的具体微调策略也未详细说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过在TASTE-Rob数据集上微调视频扩散模型，并结合三阶段姿势细化流程，显著提升了任务导向手-物交互视频的生成质量。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了在生成高质量、任务导向的手-物交互视频方面取得了显著的性能提升，从而实现了卓越的通用机器人操作。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人模仿学习、人机交互、虚拟现实等领域。高质量的手-物交互视频生成技术能够帮助机器人更好地理解和学习人类的操作技能，从而实现更智能、更灵活的机器人操作。此外，该技术还可以用于创建更逼真的虚拟现实体验，以及改善人机交互的自然性。

📄 摘要（原文）

We address key limitations in existing datasets and models for task-oriented hand-object interaction video generation, a critical approach of generating video demonstrations for robotic imitation learning. Current datasets, such as Ego4D, often suffer from inconsistent view perspectives and misaligned interactions, leading to reduced video quality and limiting their applicability for precise imitation learning tasks. Towards this end, we introduce TASTE-Rob -- a pioneering large-scale dataset of 100,856 ego-centric hand-object interaction videos. Each video is meticulously aligned with language instructions and recorded from a consistent camera viewpoint to ensure interaction clarity. By fine-tuning a Video Diffusion Model (VDM) on TASTE-Rob, we achieve realistic object interactions, though we observed occasional inconsistencies in hand grasping postures. To enhance realism, we introduce a three-stage pose-refinement pipeline that improves hand posture accuracy in generated videos. Our curated dataset, coupled with the specialized pose-refinement framework, provides notable performance gains in generating high-quality, task-oriented hand-object interaction videos, resulting in achieving superior generalizable robotic manipulation. The TASTE-Rob dataset is publicly available to foster further advancements in the field, TASTE-Rob dataset and source code will be made publicly available on our website https://taste-rob.github.io.