MultiModal Action Conditioned Video Generation
作者: Yichen Li, Antonio Torralba
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-02
💡 一句话要点
提出多模态动作条件视频生成模型，提升机器人精细操作的模拟精度
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频生成 多模态学习 动作条件 机器人仿真 精细操作
📋 核心要点
- 现有视频模型缺乏细粒度控制，难以满足机器人对精细操作的模拟需求，尤其是在处理复杂交互时。
- 论文提出一种多模态动作条件视频生成方法，通过融合本体感受等多种感觉模态，实现更精确的控制。
- 实验结果表明，该方法能够提高模拟精度，减少时间漂移，并在下游任务中表现出良好的有效性和实用性。
📝 摘要（中文）
现有的视频模型缺乏细粒度控制，难以作为世界模型。为了满足通用家庭机器人对精细运动控制的需求，本文提出了一种细粒度多模态动作条件视频生成方法。该方法考虑了本体感受、动觉、力触觉和肌肉激活等多种感觉模态，从而实现文本条件生成模型难以模拟的精细交互。为了有效地模拟这些多模态感觉动作，我们开发了一种特征学习范式，该范式在对齐这些模态的同时，保留了每个模态提供的独特信息。此外，我们还提出了一种正则化方案，以增强动作轨迹特征在表示复杂交互动态时的因果关系。实验表明，结合多模态感觉可以提高模拟精度并减少时间漂移。大量的消融研究和下游应用证明了我们工作的有效性和实用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频生成模型在模拟真实世界交互时，缺乏对细粒度动作的精确控制能力。特别是在机器人领域，需要精确的运动控制来处理精细任务和紧急情况。现有方法，如文本条件视频生成，难以捕捉多模态感觉信息，限制了模拟的真实性和精度。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态动作信息（包括本体感受、动觉、力触觉和肌肉激活等）作为视频生成的条件，从而实现对视频内容更精细的控制。通过融合多种感觉模态，模型能够更好地理解和模拟复杂的交互动态。
技术框架：该方法包含一个特征学习模块和一个视频生成模块。特征学习模块负责对齐不同模态的动作信息，并提取具有代表性的动作特征。视频生成模块则利用这些动作特征生成相应的视频帧序列。此外，还引入了一个正则化方案，以增强动作轨迹特征的因果关系。
关键创新：该方法最重要的创新在于引入了多模态动作信息作为视频生成的条件，并设计了一种特征学习范式来有效地融合这些模态。这种方法能够捕捉到传统文本条件生成模型难以模拟的精细交互动态。正则化方案的引入进一步提升了模型对复杂交互的理解能力。
关键设计：特征学习模块可能采用对比学习或互信息最大化等方法来对齐不同模态的特征。正则化方案可能采用因果推理相关的损失函数，例如时间因果发现或干预损失，以约束动作轨迹特征的学习。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，这里未知。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在模拟精度和时间漂移方面均优于现有方法。通过结合多模态感觉信息，模型能够生成更逼真、更连贯的视频序列。消融实验验证了各个模态和正则化方案的有效性。下游应用实验进一步证明了该方法的实用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人仿真、虚拟现实、游戏开发等领域。通过更精确的视频生成，可以为机器人提供更真实的训练环境，提高其在真实世界中的操作能力。此外，该技术还可以用于生成逼真的虚拟环境，增强用户在虚拟现实和游戏中的沉浸感。未来，该技术有望推动机器人和人工智能的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Current video models fail as world model as they lack fine-graiend control. General-purpose household robots require real-time fine motor control to handle delicate tasks and urgent situations. In this work, we introduce fine-grained multimodal actions to capture such precise control. We consider senses of proprioception, kinesthesia, force haptics, and muscle activation. Such multimodal senses naturally enables fine-grained interactions that are difficult to simulate with text-conditioned generative models. To effectively simulate fine-grained multisensory actions, we develop a feature learning paradigm that aligns these modalities while preserving the unique information each modality provides. We further propose a regularization scheme to enhance causality of the action trajectory features in representing intricate interaction dynamics. Experiments show that incorporating multimodal senses improves simulation accuracy and reduces temporal drift. Extensive ablation studies and downstream applications demonstrate the effectiveness and practicality of our work.