Beyond Pixels: Introducing Geometric-Semantic World Priors for Video-based Embodied Models via Spatio-temporal Alignment

📄 arXiv: 2509.00210v1 📥 PDF

作者: Jinzhou Tang, Jusheng zhang, Sidi Liu, Waikit Xiu, Qinhan Lv, Xiying Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-08-29

💡 一句话要点

提出VEME以解决动态环境中的推理与规划问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 视觉-语言模型 时空推理 跨模态对齐 动态认知地图 任务导向导航 几何-语义记忆 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在动态、开放任务中的时空推理能力不足，限制了其在具身智能中的应用。
  2. 本文提出VEME，通过跨模态对齐和动态认知地图，增强模型在未知场景中的推理与规划能力。
  3. 在VSI-Bench和VLN-CE上的实验结果显示，VEME在准确率和探索效率上较传统方法提升了1%-3%。

📝 摘要（中文）

在复杂未知环境中实现类人推理仍然是具身智能的关键挑战。尽管先进的视觉-语言模型在静态场景理解方面表现出色，但在时空推理和动态任务适应性方面仍存在不足。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的跨模态对齐方法VEME，通过学习以自我为中心的世界模型来增强在未知场景中的泛化能力。该框架集成了三个关键组件：跨模态对齐框架、动态隐式认知地图和基于指令的导航推理框架。实验结果表明，与传统方法相比，准确率和探索效率提高了1%-3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言模型在动态环境中推理和适应性不足的问题，尤其是在复杂任务和开放场景中的表现不佳。

核心思路：提出VEME框架，通过跨模态对齐和动态认知地图，增强模型对时空线索的理解和记忆能力，从而提升推理和规划的效果。

技术框架：VEME框架包括三个主要模块：跨模态对齐框架、动态隐式认知地图和基于指令的导航推理框架。这些模块协同工作，提升模型在复杂环境中的表现。

关键创新：VEME的核心创新在于引入几何-语义世界先验，通过时空对齐来增强模型的推理能力，这与传统方法在静态场景理解上的局限性形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了动态的隐式认知地图来激活世界嵌入，并通过指令驱动的导航框架进行长远规划，确保模型能够有效地进行任务导向的探索。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，VEME在VSI-Bench和VLN-CE数据集上实现了1%-3%的准确率和探索效率提升，相较于传统方法，展示了显著的性能改进，验证了其在动态环境中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、虚拟助手等，能够在复杂和动态的环境中进行有效的任务执行和决策。未来，这种方法可能推动具身智能系统在实际场景中的广泛应用，提升人机交互的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Achieving human-like reasoning in deep learning models for complex tasks in unknown environments remains a critical challenge in embodied intelligence. While advanced vision-language models (VLMs) excel in static scene understanding, their limitations in spatio-temporal reasoning and adaptation to dynamic, open-set tasks like task-oriented navigation and embodied question answering (EQA) persist due to inadequate modeling of fine-grained spatio-temporal cues and physical world comprehension. To address this, we propose VEME, a novel cross-modal alignment method that enhances generalization in unseen scenes by learning an ego-centric, experience-centered world model. Our framework integrates three key components: (1) a cross-modal alignment framework bridging objects, spatial representations, and visual semantics with spatio-temporal cues to enhance VLM in-context learning; (2) a dynamic, implicit cognitive map activated by world embedding to enable task-relevant geometric-semantic memory recall; and (3) an instruction-based navigation and reasoning framework leveraging embodied priors for long-term planning and efficient exploration. By embedding geometry-aware spatio-temporal episodic experiences, our method significantly improves reasoning and planning in dynamic environments. Experimental results on VSI-Bench and VLN-CE demonstrate 1%-3% accuracy and exploration efficiency improvement compared to traditional approaches.