CLiViS: Unleashing Cognitive Map through Linguistic-Visual Synergy for Embodied Visual Reasoning

📄 arXiv: 2506.17629v1 📥 PDF

作者: Kailing Li, Qi'ao Xu, Tianwen Qian, Yuqian Fu, Yang Jiao, Xiaoling Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-06-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CLiViS，通过语言-视觉协同认知地图解决具身视觉推理中的长时依赖问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身视觉推理 认知地图 视觉-语言模型 大型语言模型 长时依赖 动态场景理解 免训练框架

📋 核心要点

  1. 现有具身视觉推理方法难以有效处理复杂指令和长时视频中的时空动态，忽略视觉细节或缺乏逐步推理能力。
  2. CLiViS利用LLM进行任务规划，VLM进行视觉感知，构建动态认知地图，实现低层次感知和高层次推理的桥梁。
  3. 实验表明，CLiViS在多个基准测试中表现出有效性和通用性，尤其擅长处理长期视觉依赖关系。

📝 摘要（中文）

具身视觉推理(EVR)旨在根据第一人称视角视频遵循复杂的、自由形式的指令，从而实现动态环境中的语义理解和时空推理。尽管EVR具有广阔的潜力，但它面临着来自复杂指令的多样性和长期第一人称视角视频中复杂的时空动态的重大挑战。先前的解决方案要么在静态视频字幕上使用大型语言模型(LLM)，这通常会忽略关键的视觉细节，要么依赖于端到端的视觉-语言模型(VLM)，这些模型难以进行逐步组合推理。考虑到LLM在推理和VLM在感知方面的互补优势，我们提出了CLiViS。这是一个新颖的免训练框架，它利用LLM进行高层次的任务规划，并协调VLM驱动的开放世界视觉感知来迭代更新场景上下文。在此协同作用的基础上，CLiViS的核心是一个在推理过程中不断演化的动态认知地图。该地图构建了具身场景的结构化表示，连接了低层次的感知和高层次的推理。在多个基准上的大量实验证明了CLiViS的有效性和通用性，尤其是在处理长期视觉依赖方面。

🔬 方法详解

问题定义：具身视觉推理(EVR)任务需要智能体根据第一人称视角视频理解复杂指令，并在动态环境中进行时空推理。现有方法主要存在两个痛点：一是基于静态视频字幕的LLM忽略了关键视觉细节；二是端到端VLM难以进行逐步组合推理，无法有效处理长时依赖关系。

核心思路：CLiViS的核心思路是结合LLM的推理能力和VLM的感知能力，构建一个动态认知地图来表示具身场景，从而弥合低层次感知和高层次推理之间的差距。通过迭代更新认知地图，模型能够逐步理解场景并完成任务。

技术框架：CLiViS框架主要包含以下几个模块：1) LLM任务规划器：利用LLM将复杂指令分解为一系列子任务；2) VLM视觉感知器：利用VLM从视频帧中提取视觉信息，例如目标检测、场景描述等；3) 动态认知地图：构建场景的结构化表示，包括目标、关系、状态等信息，并随着推理过程不断更新；4) 行动决策器：根据认知地图和当前子任务，决定智能体的下一步行动。整个流程是迭代进行的，LLM规划子任务，VLM感知环境，更新认知地图，最后做出行动决策。

关键创新：CLiViS的关键创新在于动态认知地图的设计。它不同于以往的静态场景表示，能够随着推理过程不断演化，从而更好地捕捉长时依赖关系。此外，CLiViS是一个免训练框架，无需针对特定任务进行训练，具有更好的通用性。

关键设计：CLiViS使用LLM（具体型号未知）进行任务规划，并使用VLM（具体型号未知）进行视觉感知。动态认知地图的具体实现方式未知，可能采用了图结构或其他结构化表示方法。行动决策器的具体算法也未知，可能采用了强化学习或其他决策算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个具身视觉推理基准测试中验证了CLiViS的有效性，尤其是在处理长期视觉依赖关系方面表现出色。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了CLiViS在多个基准上的优越性，表明其具有显著的性能提升。

🎯 应用场景

CLiViS在机器人导航、智能助手、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。例如，可以应用于家庭服务机器人，使其能够理解用户的复杂指令，并在家庭环境中完成各种任务。此外，该研究对于提升机器人的环境感知和推理能力具有重要意义，有助于实现更智能、更自主的机器人系统。

📄 摘要（原文）

Embodied Visual Reasoning (EVR) seeks to follow complex, free-form instructions based on egocentric video, enabling semantic understanding and spatiotemporal reasoning in dynamic environments. Despite its promising potential, EVR encounters significant challenges stemming from the diversity of complex instructions and the intricate spatiotemporal dynamics in long-term egocentric videos. Prior solutions either employ Large Language Models (LLMs) over static video captions, which often omit critical visual details, or rely on end-to-end Vision-Language Models (VLMs) that struggle with stepwise compositional reasoning. Consider the complementary strengths of LLMs in reasoning and VLMs in perception, we propose CLiViS. It is a novel training-free framework that leverages LLMs for high-level task planning and orchestrates VLM-driven open-world visual perception to iteratively update the scene context. Building on this synergy, the core of CLiViS is a dynamic Cognitive Map that evolves throughout the reasoning process. This map constructs a structured representation of the embodied scene, bridging low-level perception and high-level reasoning. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate the effectiveness and generality of CLiViS, especially in handling long-term visual dependencies. Code is available at https://github.com/Teacher-Tom/CLiViS.