GigaWorld-0: World Models as Data Engine to Empower Embodied AI
作者: GigaWorld Team, Angen Ye, Boyuan Wang, Chaojun Ni, Guan Huang, Guosheng Zhao, Haoyun Li, Jiagang Zhu, Kerui Li, Mengyuan Xu, Qiuping Deng, Siting Wang, Wenkang Qin, Xinze Chen, Xiaofeng Wang, Yankai Wang, Yu Cao, Yifan Chang, Yuan Xu, Yun Ye, Yang Wang, Yukun Zhou, Zhengyuan Zhang, Zhehao Dong, Zheng Zhu
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-11-25 (更新: 2025-11-30)
备注: Project Page: https://giga-world-0.github.io/
💡 一句话要点
GigaWorld-0：构建世界模型作为数据引擎，赋能具身智能。
🎯 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) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 世界模型 具身智能 数据引擎 视频生成 3D生成 机器人学习 视觉-语言-动作 合成数据
📋 核心要点
- 现有具身智能方法面临数据效率和泛化性挑战，真实世界数据昂贵且难以覆盖所有场景。
- GigaWorld-0提出一种世界模型框架，通过视频和3D生成技术合成高质量、多样化的具身交互数据。
- 实验表明，使用GigaWorld-0生成的数据训练的VLA模型在真实机器人任务中表现出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了GigaWorld-0，一个统一的世界模型框架，专门设计作为视觉-语言-动作(VLA)学习的数据引擎。GigaWorld-0集成了两个协同组件：GigaWorld-0-Video，利用大规模视频生成，在外观、相机视角和动作语义的精细控制下，产生多样、纹理丰富且时间上连贯的具身序列；GigaWorld-0-3D，结合了3D生成建模、3D高斯溅射重建、物理可微系统辨识和可执行的运动规划，以确保几何一致性和物理真实感。它们的联合优化实现了具身交互数据的可扩展合成，这些数据在视觉上引人注目、空间上连贯、物理上合理且与指令对齐。通过高效的GigaTrain框架，利用FP8精度和稀疏注意力，大幅降低了内存和计算需求，从而实现了大规模训练。综合评估表明，GigaWorld-0生成高质量、多样化和可控的数据。至关重要的是，在GigaWorld-0生成的数据上训练的VLA模型（例如，GigaBrain-0）实现了强大的真实世界性能，显著提高了在物理机器人上的泛化能力和任务成功率，而无需在训练期间进行任何真实世界的交互。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能学习方法依赖大量真实世界数据，成本高昂且难以覆盖各种场景和交互方式。这限制了模型的泛化能力和在复杂环境中的适应性。因此，如何高效地生成高质量、多样化的具身交互数据，成为提升具身智能模型性能的关键问题。
核心思路：GigaWorld-0的核心思路是构建一个世界模型，该模型能够生成视觉上逼真、物理上合理且与指令对齐的具身交互数据。通过大规模生成合成数据，可以有效降低对真实世界数据的依赖，并提升模型的泛化能力。该方法将视频生成和3D生成相结合，以确保数据的多样性、几何一致性和物理真实性。
技术框架：GigaWorld-0框架包含两个主要组件：GigaWorld-0-Video和GigaWorld-0-3D。GigaWorld-0-Video利用大规模视频生成技术，生成具有多样外观、相机视角和动作语义的具身序列。GigaWorld-0-3D结合了3D生成建模、3D高斯溅射重建、物理可微系统辨识和可执行的运动规划，以确保数据的几何一致性和物理真实性。这两个组件通过联合优化，生成高质量的具身交互数据。此外，GigaTrain框架利用FP8精度和稀疏注意力，降低了大规模训练的计算和内存需求。
关键创新：GigaWorld-0的关键创新在于将视频生成和3D生成相结合，以生成高质量、多样化且物理上合理的具身交互数据。这种方法不仅能够生成视觉上逼真的场景，还能够保证场景的几何一致性和物理真实性，从而使模型能够更好地学习物理世界的规律。此外，GigaTrain框架通过FP8精度和稀疏注意力，显著降低了大规模训练的计算和内存需求，使得在大型数据集上训练复杂的具身智能模型成为可能。
关键设计：GigaWorld-0-Video采用大规模视频生成模型，通过控制外观、相机视角和动作语义，生成多样化的具身序列。GigaWorld-0-3D采用3D高斯溅射重建技术，从多视角图像中重建出高质量的3D场景。物理可微系统辨识用于学习场景的物理属性，例如质量、摩擦力等。可执行的运动规划用于生成合理的机器人运动轨迹。GigaTrain框架采用FP8精度，降低了内存占用，并采用稀疏注意力，减少了计算量。
📊 实验亮点
在GigaWorld-0生成的数据上训练的VLA模型（GigaBrain-0）在真实机器人任务中表现出显著的性能提升，无需任何真实世界交互训练即可实现强大的泛化能力。实验结果表明，该方法能够有效降低对真实世界数据的依赖，并提升具身智能模型的性能。
🎯 应用场景
GigaWorld-0生成的合成数据可用于训练各种具身智能模型，例如机器人导航、物体操作和人机交互。该技术可以应用于自动驾驶、智能制造、家庭服务机器人等领域，降低对真实世界数据的依赖，加速具身智能技术的落地和应用。未来，可以进一步扩展GigaWorld-0的能力，例如支持更复杂的物理交互、更逼真的场景和更智能的代理。
📄 摘要（原文）
World models are emerging as a foundational paradigm for scalable, data-efficient embodied AI. In this work, we present GigaWorld-0, a unified world model framework designed explicitly as a data engine for Vision-Language-Action (VLA) learning. GigaWorld-0 integrates two synergistic components: GigaWorld-0-Video, which leverages large-scale video generation to produce diverse, texture-rich, and temporally coherent embodied sequences under fine-grained control of appearance, camera viewpoint, and action semantics; and GigaWorld-0-3D, which combines 3D generative modeling, 3D Gaussian Splatting reconstruction, physically differentiable system identification, and executable motion planning to ensure geometric consistency and physical realism. Their joint optimization enables the scalable synthesis of embodied interaction data that is visually compelling, spatially coherent, physically plausible, and instruction-aligned. Training at scale is made feasible through our efficient GigaTrain framework, which exploits FP8-precision and sparse attention to drastically reduce memory and compute requirements. We conduct comprehensive evaluations showing that GigaWorld-0 generates high-quality, diverse, and controllable data across multiple dimensions. Critically, VLA model (e.g., GigaBrain-0) trained on GigaWorld-0-generated data achieve strong real-world performance, significantly improving generalization and task success on physical robots without any real-world interaction during training.