FantasyVLN: Unified Multimodal Chain-of-Thought Reasoning for Vision-Language Navigation

📄 arXiv: 2601.13976v1 📥 PDF

作者: Jing Zuo, Lingzhou Mu, Fan Jiang, Chengcheng Ma, Mu Xu, Yonggang Qi

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-01-20

💡 一句话要点

提出FantasyVLN，用于视觉语言导航中统一的多模态链式思考推理，提升效率与性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 链式思考 多模态推理 隐式推理 视觉自回归器 具身智能 长程规划

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言导航方法，特别是基于链式思考的方法，存在空间定位不足或计算开销过大的问题，限制了其在实际场景中的应用。
  2. FantasyVLN通过将想象的视觉信息编码到紧凑的潜在空间中，实现了隐式的链式思考推理，避免了显式token生成带来的计算负担。
  3. 实验表明，FantasyVLN在提高导航成功率和效率的同时，显著降低了推理延迟，实现了推理感知且实时的导航。

📝 摘要（中文）

为了在视觉语言导航（VLN）中达到人类水平，具身智能体需要联合理解多模态指令和视觉空间环境，并在长动作序列上进行推理。现有方法如NavCoT和NavGPT-2展示了链式思考（CoT）推理在提高可解释性和长程规划方面的潜力。然而，纯文本CoT缺乏空间定位，容易过拟合稀疏标注的推理步骤，而多模态CoT通过生成想象的视觉观察导致严重的token膨胀，使得实时导航不切实际。本文提出了FantasyVLN，一个统一的隐式推理框架，保留了CoT推理的优点，而无需显式的token开销。具体来说，在CoT推理训练期间，使用预训练的视觉自回归器（VAR）将想象的视觉token编码到紧凑的潜在空间中，并且该模型在统一的多CoT策略下，从文本、视觉和多模态CoT模式中联合学习。在推理时，我们的模型执行直接的指令到动作的映射，同时仍然享受推理感知的表示。在LH-VLN上的大量实验表明，我们的方法实现了推理感知但实时的导航，提高了成功率和效率，同时与显式CoT方法相比，降低了一个数量级的推理延迟。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于链式思考（CoT）的视觉语言导航方法，要么依赖纯文本推理，缺乏空间感知能力，容易过拟合；要么生成显式的视觉token进行多模态推理，导致计算量巨大，难以实现实时导航。因此，如何在保证推理能力的同时，降低计算复杂度，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练的视觉自回归器（VAR）将想象的视觉信息编码到紧凑的潜在空间中，从而实现隐式的链式思考推理。这种方法避免了显式生成视觉token，显著降低了计算开销，同时保留了CoT推理的优点，即能够进行推理感知的表示。

技术框架：FantasyVLN框架主要包含以下几个模块：1) 指令编码器：用于编码文本指令；2) 视觉编码器：用于编码视觉输入；3) 视觉自回归器（VAR）：用于将想象的视觉信息编码到潜在空间；4) 多模态融合模块：用于融合文本、视觉和潜在空间的表示；5) 动作预测模块：用于预测下一步的动作。在训练阶段，模型从文本、视觉和多模态CoT模式中联合学习。在推理阶段，模型直接执行指令到动作的映射。

关键创新：FantasyVLN最重要的技术创新点在于提出了隐式的链式思考推理方法。与现有方法相比，FantasyVLN不需要显式生成视觉token，而是通过视觉自回归器将想象的视觉信息编码到潜在空间中，从而实现了推理感知且实时的导航。这种方法在保证推理能力的同时，显著降低了计算复杂度。

关键设计：在训练阶段，FantasyVLN采用多CoT策略，即同时从文本、视觉和多模态CoT模式中学习。损失函数包括指令预测损失、动作预测损失和VAR的重构损失。VAR采用预训练的模型，并在训练过程中进行微调。在推理阶段，模型直接执行指令到动作的映射，无需进行显式的链式思考推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FantasyVLN在LH-VLN数据集上取得了显著的性能提升。实验结果表明，FantasyVLN在提高导航成功率和效率的同时，与显式CoT方法相比，降低了一个数量级的推理延迟。这表明FantasyVLN能够实现推理感知且实时的导航，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

FantasyVLN具有广泛的应用前景，例如可以应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。该研究成果有助于提升智能体在复杂环境中的导航能力，使其能够更好地理解人类指令，并做出合理的决策。此外，该方法还可以应用于其他需要多模态推理的任务中，例如视觉问答、图像描述等。

📄 摘要（原文）

Achieving human-level performance in Vision-and-Language Navigation (VLN) requires an embodied agent to jointly understand multimodal instructions and visual-spatial context while reasoning over long action sequences. Recent works, such as NavCoT and NavGPT-2, demonstrate the potential of Chain-of-Thought (CoT) reasoning for improving interpretability and long-horizon planning. Moreover, multimodal extensions like OctoNav-R1 and CoT-VLA further validate CoT as a promising pathway toward human-like navigation reasoning. However, existing approaches face critical drawbacks: purely textual CoTs lack spatial grounding and easily overfit to sparse annotated reasoning steps, while multimodal CoTs incur severe token inflation by generating imagined visual observations, making real-time navigation impractical. In this work, we propose FantasyVLN, a unified implicit reasoning framework that preserves the benefits of CoT reasoning without explicit token overhead. Specifically, imagined visual tokens are encoded into a compact latent space using a pretrained Visual AutoRegressor (VAR) during CoT reasoning training, and the model jointly learns from textual, visual, and multimodal CoT modes under a unified multi-CoT strategy. At inference, our model performs direct instruction-to-action mapping while still enjoying reasoning-aware representations. Extensive experiments on LH-VLN show that our approach achieves reasoning-aware yet real-time navigation, improving success rates and efficiency while reducing inference latency by an order of magnitude compared to explicit CoT methods.