Ego-centric Predictive Model Conditioned on Hand Trajectories

📄 arXiv: 2508.19852v2 📥 PDF

作者: Binjie Zhang, Mike Zheng Shou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-27 (更新: 2025-08-28)

备注: Code: github.com/showlab/Ego-PM

💡 一句话要点

提出统一的预测模型以解决人机交互中的动作与视觉结果建模问题

🎯 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) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 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: 人机交互 动作预测 视觉生成 多模态融合 潜在扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言-动作模型在动作预测上表现良好，但缺乏对动作如何影响视觉场景的明确建模。
  2. 本文提出的两阶段预测框架通过手部轨迹联合建模动作和视觉未来，解决了现有方法的不足。
  3. 在Ego4D、BridgeData和RLBench上的实验表明，该方法在动作预测和视频合成方面均优于现有最先进的基线。

📝 摘要（中文）

在以自我为中心的场景中，预测下一步动作及其视觉结果对于理解人机交互和机器人规划至关重要。然而，现有方法未能有效地联合建模这两个方面。本文提出了一种统一的两阶段预测框架，基于手部轨迹共同建模动作和视觉未来。在第一阶段，处理异构输入并明确预测未来手部轨迹；在第二阶段，利用因果交叉注意力融合多模态线索，引导图像基础的潜在扩散模型进行逐帧视频生成。我们的模型首次设计为同时处理人类活动理解和机器人操作任务，提供即将发生的动作及其视觉后果的明确预测。实验结果表明，该方法在动作预测和未来视频合成方面超越了现有最先进的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在以自我为中心的场景中，如何有效预测人类动作及其视觉结果的问题。现有方法往往无法同时考虑这两个方面，导致生成的结果不够合理或上下文不一致。

核心思路：提出的框架通过两阶段的方式，首先预测手部轨迹，然后利用这些轨迹信息指导视频生成，确保生成的视觉结果与动作一致。这样的设计使得模型能够更好地理解人机交互的动态过程。

技术框架：整体架构分为两个主要阶段：第一阶段进行状态建模，处理视觉观察、语言和动作历史等异构输入，明确预测未来手部轨迹；第二阶段引入因果交叉注意力机制，融合多模态信息，利用推断的动作信号指导图像基础的潜在扩散模型进行逐帧视频生成。

关键创新：本研究的最大创新在于首次提出一个统一的模型，能够同时处理人类活动理解和机器人操作任务，提供即将发生的动作及其视觉后果的明确预测。这一方法在理论和实践上都填补了现有研究的空白。

关键设计：在模型设计中，采用了多模态输入的处理机制，确保信息的有效融合；损失函数设计上，考虑了动作预测与视觉生成的协同优化，以提高模型的整体性能。

📊 实验亮点

在Ego4D、BridgeData和RLBench数据集上的实验结果显示，本文方法在动作预测和未来视频合成任务中均显著优于现有最先进的基线，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、智能机器人、虚拟现实和增强现实等。通过准确预测人类动作及其视觉结果，能够提升机器人在复杂环境中的操作能力，增强用户体验，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

In egocentric scenarios, anticipating both the next action and its visual outcome is essential for understanding human-object interactions and for enabling robotic planning. However, existing paradigms fall short of jointly modeling these aspects. Vision-Language-Action (VLA) models focus on action prediction but lack explicit modeling of how actions influence the visual scene, while video prediction models generate future frames without conditioning on specific actions, often resulting in implausible or contextually inconsistent outcomes. To bridge this gap, we propose a unified two-stage predictive framework that jointly models action and visual future in egocentric scenarios, conditioned on hand trajectories. In the first stage, we perform consecutive state modeling to process heterogeneous inputs (visual observations, language, and action history) and explicitly predict future hand trajectories. In the second stage, we introduce causal cross-attention to fuse multi-modal cues, leveraging inferred action signals to guide an image-based Latent Diffusion Model (LDM) for frame-by-frame future video generation. Our approach is the first unified model designed to handle both egocentric human activity understanding and robotic manipulation tasks, providing explicit predictions of both upcoming actions and their visual consequences. Extensive experiments on Ego4D, BridgeData, and RLBench demonstrate that our method outperforms state-of-the-art baselines in both action prediction and future video synthesis.