Image Generation as a Visual Planner for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2512.00532v1 📥 PDF

作者: Ye Pang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-11-29

备注: 11 pages 9 figures Under review at CVPR 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于图像生成的机器人操作视觉规划方法，无需大量特定领域数据。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 视频生成 视觉规划 图像生成模型 LoRA微调

📋 核心要点

  1. 现有视频生成模型依赖大量特定领域数据，泛化性不足，难以应用于机器人操作等任务。
  2. 利用预训练图像生成模型强大的组合性和潜在的时间连贯性，通过少量微调使其具备视觉规划能力。
  3. 实验表明，该方法在多个机器人操作数据集上能生成平滑连贯的视频，验证了其作为视觉规划器的有效性。

📝 摘要（中文）

生成逼真的机器人操作视频是统一具身智能体中的感知、规划和行动的重要一步。现有的视频扩散模型需要大量的特定领域数据集且泛化能力较弱，而最近在语言-图像语料库上训练的图像生成模型表现出强大的组合性，包括合成时间连贯的网格图像的能力。这表明即使没有明确的时间建模，也存在类似视频生成的潜在能力。我们探索了当使用LoRA微调进行轻量级调整时，此类模型是否可以作为机器人的视觉规划器。我们提出了一个两部分框架，包括：（1）文本条件生成，它使用语言指令和第一帧，以及（2）轨迹条件生成，它使用2D轨迹叠加和相同的初始帧。在Jaco Play数据集、Bridge V2和RT1数据集上的实验表明，两种模式都产生了与其各自条件对齐的平滑、连贯的机器人视频。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作视频生成问题，即如何根据给定的指令或轨迹，生成逼真的机器人操作视频。现有视频生成模型通常需要大量特定领域的训练数据，并且泛化能力有限，难以适应新的任务或环境。因此，如何利用已有的通用图像生成模型，在少量数据下实现高质量的机器人操作视频生成，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练图像生成模型所具备的强大的组合性和潜在的时间连贯性，将其作为机器人操作的视觉规划器。具体来说，通过对预训练的图像生成模型进行轻量级的微调，使其能够根据给定的文本指令或轨迹，生成与指令或轨迹相符的机器人操作视频。这种方法避免了从头开始训练视频生成模型，从而大大减少了对数据的需求，并提高了模型的泛化能力。

技术框架：论文提出的框架包含两个主要部分：（1）文本条件生成：该部分使用语言指令和第一帧图像作为输入，通过微调的图像生成模型生成后续的视频帧，从而实现根据文本指令控制机器人操作的目的。（2）轨迹条件生成：该部分使用2D轨迹叠加和第一帧图像作为输入，通过微调的图像生成模型生成后续的视频帧，从而实现根据轨迹控制机器人操作的目的。这两个部分都使用相同的预训练图像生成模型和微调方法，只是输入条件不同。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于，它证明了预训练的图像生成模型可以作为机器人操作的视觉规划器，而无需从头开始训练视频生成模型。这大大减少了对数据的需求，并提高了模型的泛化能力。此外，论文还提出了一种轻量级的微调方法，即LoRA微调，可以在少量数据下有效地调整预训练模型，使其适应新的任务。

关键设计：论文的关键设计包括：(1) 使用预训练的图像生成模型作为基础模型，例如Stable Diffusion等。(2) 使用LoRA (Low-Rank Adaptation) 进行微调，以减少训练参数，加速收敛。(3) 使用文本指令或2D轨迹作为条件输入，控制视频生成过程。(4) 使用Jaco Play、Bridge V2和RT1等机器人操作数据集进行实验验证。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Jaco Play、Bridge V2和RT1等数据集上均取得了良好的效果。通过文本条件生成和轨迹条件生成，可以生成与指令或轨迹对齐的平滑、连贯的机器人视频。这表明预训练的图像生成模型具有很强的泛化能力，可以作为机器人操作的视觉规划器。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作的离线规划、仿真和教学等领域。例如，可以根据用户的文本指令，生成机器人完成特定任务的视频，用于指导机器人的实际操作。此外，该方法还可以用于生成各种机器人操作场景的仿真数据，用于训练和评估机器人控制算法。未来，该技术有望应用于更复杂的机器人任务，例如自主导航、物体识别和操作等。

📄 摘要（原文）

Generating realistic robotic manipulation videos is an important step toward unifying perception, planning, and action in embodied agents. While existing video diffusion models require large domain-specific datasets and struggle to generalize, recent image generation models trained on language-image corpora exhibit strong compositionality, including the ability to synthesize temporally coherent grid images. This suggests a latent capacity for video-like generation even without explicit temporal modeling. We explore whether such models can serve as visual planners for robots when lightly adapted using LoRA finetuning. We propose a two-part framework that includes: (1) text-conditioned generation, which uses a language instruction and the first frame, and (2) trajectory-conditioned generation, which uses a 2D trajectory overlay and the same initial frame. Experiments on the Jaco Play dataset, Bridge V2, and the RT1 dataset show that both modes produce smooth, coherent robot videos aligned with their respective conditions. Our findings indicate that pretrained image generators encode transferable temporal priors and can function as video-like robotic planners under minimal supervision. Code is released at \href{https://github.com/pangye202264690373/Image-Generation-as-a-Visual-Planner-for-Robotic-Manipulation}{https://github.com/pangye202264690373/Image-Generation-as-a-Visual-Planner-for-Robotic-Manipulation}.