TesserAct: Learning 4D Embodied World Models

📄 arXiv: 2504.20995v1 📥 PDF

作者: Haoyu Zhen, Qiao Sun, Hongxin Zhang, Junyan Li, Siyuan Zhou, Yilun Du, Chuang Gan

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-04-29

备注: Project Page: https://tesseractworld.github.io/

💡 一句话要点

TesserAct：学习具身智能体的4D世界模型，实现时空一致的场景预测。

🎯 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: 4D世界模型 具身智能 RGB-DN视频 视频生成模型 逆动力学模型 新视角合成 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有基于2D视频的世界模型难以捕捉3D场景的几何信息和时间演变，限制了具身智能体的感知和决策能力。
  2. TesserAct通过学习RGB-DN视频，构建4D世界模型，从而预测3D场景的时空动态变化，为具身智能体提供更丰富的环境信息。
  3. 实验表明，该方法生成的4D场景具有时空一致性，能够实现新视角合成，并显著提升具身智能体的策略学习效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种有效的学习新型4D具身世界模型的方法，该模型能够预测3D场景随时间推移的动态演变，并响应具身智能体的动作，从而提供空间和时间上的一致性。我们建议通过在RGB-DN（RGB、深度和法线）视频上训练来学习4D世界模型。这不仅通过将详细的形状、配置和时间变化纳入其预测中，超越了传统的2D模型，而且还使我们能够有效地学习用于具身智能体的精确逆动力学模型。具体来说，我们首先利用现成的模型，通过深度和法线信息来扩展现有的机器人操作视频数据集。接下来，我们在这个带注释的数据集上微调视频生成模型，该模型联合预测每一帧的RGB-DN（RGB、深度和法线）。然后，我们提出了一种算法，可以直接将生成的RGB、深度和法线视频转换为高质量的4D世界场景。我们的方法确保了具身场景中4D场景预测的时间和空间连贯性，实现了具身环境的新视角合成，并促进了策略学习，其性能显著优于从先前的基于视频的世界模型中获得的策略。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视频的世界模型主要基于2D图像，缺乏对3D场景几何信息的建模能力，难以准确预测场景随时间和智能体动作的变化。这限制了智能体在复杂环境中的感知、规划和控制能力。因此，需要一种能够有效建模3D场景时空动态变化的世界模型。

核心思路：论文的核心思路是通过学习RGB-DN（RGB, Depth, Normal）视频来构建4D世界模型。RGB-DN数据提供了更丰富的场景几何信息，使得模型能够更好地理解和预测3D场景的动态变化。通过将时间维度纳入考虑，模型能够学习到场景的时空一致性，从而实现更准确的预测。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据集增强：利用现成的模型为现有的机器人操作视频数据集添加深度和法线信息，构建RGB-DN数据集。2) 视频生成模型微调：在RGB-DN数据集上微调视频生成模型，使其能够联合预测每一帧的RGB、深度和法线信息。3) 4D场景重建：提出一种算法，将生成的RGB、深度和法线视频转换为高质量的4D场景。4) 策略学习：利用学习到的4D世界模型进行策略学习，提升具身智能体的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了基于RGB-DN视频学习4D世界模型的框架。与传统的2D世界模型相比，该方法能够更好地建模3D场景的几何信息和时间演变，从而实现更准确的场景预测和更有效的策略学习。此外，将生成的RGB-D视频转换为高质量4D场景的算法也是一个关键创新。

关键设计：在数据集增强阶段，使用了现成的深度和法线估计模型。在视频生成模型微调阶段，使用了合适的视频生成模型（具体模型未知），并针对RGB-DN数据进行了调整。在4D场景重建阶段，设计了一种能够保证时空一致性的算法（具体算法细节未知）。损失函数的设计也至关重要，需要考虑RGB、深度和法线的预测误差，以及时间一致性约束（具体损失函数形式未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的4D世界模型的有效性。实验结果表明，该模型能够生成具有时空一致性的4D场景，并显著提升具身智能体的策略学习效果。与基于2D视频的世界模型相比，该方法在策略学习任务上取得了显著的性能提升（具体提升幅度未知）。此外，该模型还能够实现新视角合成，为具身环境提供更丰富的视觉信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作、自动驾驶、增强现实等领域。例如，机器人可以利用4D世界模型更好地理解和预测环境变化，从而实现更灵活、更鲁棒的操作。自动驾驶系统可以利用该模型预测周围车辆和行人的行为，提高安全性。增强现实应用可以利用该模型生成更逼真的虚拟场景，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

This paper presents an effective approach for learning novel 4D embodied world models, which predict the dynamic evolution of 3D scenes over time in response to an embodied agent's actions, providing both spatial and temporal consistency. We propose to learn a 4D world model by training on RGB-DN (RGB, Depth, and Normal) videos. This not only surpasses traditional 2D models by incorporating detailed shape, configuration, and temporal changes into their predictions, but also allows us to effectively learn accurate inverse dynamic models for an embodied agent. Specifically, we first extend existing robotic manipulation video datasets with depth and normal information leveraging off-the-shelf models. Next, we fine-tune a video generation model on this annotated dataset, which jointly predicts RGB-DN (RGB, Depth, and Normal) for each frame. We then present an algorithm to directly convert generated RGB, Depth, and Normal videos into a high-quality 4D scene of the world. Our method ensures temporal and spatial coherence in 4D scene predictions from embodied scenarios, enables novel view synthesis for embodied environments, and facilitates policy learning that significantly outperforms those derived from prior video-based world models.