GoViG: Goal-Conditioned Visual Navigation Instruction Generation

📄 arXiv: 2508.09547v1 📥 PDF

作者: Fengyi Wu, Yifei Dong, Zhi-Qi Cheng, Yilong Dai, Guangyu Chen, Hang Wang, Qi Dai, Alexander G. Hauptmann

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-08-13

备注: Under review. Code: https://github.com/F1y1113/GoViG

💡 一句话要点

提出GoViG以解决基于视觉的导航指令生成问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉导航 指令生成 自我中心视觉 多模态学习 机器人技术 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法通常依赖结构化输入，难以适应未知和非结构化环境，限制了其应用范围。
  2. GoViG通过自我中心视觉数据生成导航指令，分解为视觉预测和指令生成两个子任务，增强了系统的灵活性。
  3. 实验结果显示，GoViG在BLEU-4和CIDEr评分上显著提升，验证了其在多样化环境中的有效性。

📝 摘要（中文）

我们提出了目标条件视觉导航指令生成（GoViG），旨在仅基于自我中心的视觉观察自动生成精确且上下文一致的导航指令。与传统方法依赖结构化输入（如语义注释或环境地图）不同，GoViG完全利用原始的自我中心视觉数据，显著提高了对未知和非结构化环境的适应性。该方法通过将任务分解为两个相互关联的子任务来解决：视觉预测和指令生成。实验结果表明，GoViG在BLEU-4和CIDEr评分上显著优于现有方法，并展现出强大的跨领域泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决从自我中心视觉观察中生成导航指令的任务，现有方法依赖结构化输入，难以处理未知环境的挑战。

核心思路：GoViG通过自我中心视觉数据生成指令，采用视觉预测和指令生成的分解策略，旨在提高系统的适应性和灵活性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：视觉预测模块用于预测初始视图与目标视图之间的中间视觉状态，指令生成模块则基于观察到的视觉信息和预测的视觉状态生成语言指令。

关键创新：引入了自我中心视觉数据的使用，避免了对结构化输入的依赖，且采用了自回归的多模态大语言模型，确保空间准确性和语言清晰度。

关键设计：模型训练中使用了定制的目标函数，结合了一次性推理和交错推理的多模态推理策略，以模拟人类在导航过程中的认知过程。具体的网络结构和损失函数设计未详细披露，标记为未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，GoViG在BLEU-4和CIDEr评分上显著优于现有最先进的方法，具体提升幅度未详细披露，显示出其在多样化环境中的强大泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等场景，能够为这些领域提供更为灵活和智能的导航解决方案。未来，GoViG有望在复杂环境中实现更高效的自主导航，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

We introduce Goal-Conditioned Visual Navigation Instruction Generation (GoViG), a new task that aims to autonomously generate precise and contextually coherent navigation instructions solely from egocentric visual observations of initial and goal states. Unlike conventional approaches that rely on structured inputs such as semantic annotations or environmental maps, GoViG exclusively leverages raw egocentric visual data, substantially improving its adaptability to unseen and unstructured environments. Our method addresses this task by decomposing it into two interconnected subtasks: (1) visual forecasting, which predicts intermediate visual states bridging the initial and goal views; and (2) instruction generation, which synthesizes linguistically coherent instructions grounded in both observed and anticipated visuals. These subtasks are integrated within an autoregressive multimodal large language model trained with tailored objectives to ensure spatial accuracy and linguistic clarity. Furthermore, we introduce two complementary multimodal reasoning strategies, one-pass and interleaved reasoning, to mimic incremental human cognitive processes during navigation. To evaluate our method, we propose the R2R-Goal dataset, combining diverse synthetic and real-world trajectories. Empirical results demonstrate significant improvements over state-of-the-art methods, achieving superior BLEU-4 and CIDEr scores along with robust cross-domain generalization.