Implicit Geometry Representations for Vision-and-Language Navigation from Web Videos

📄 arXiv: 2603.09259v1 📥 PDF

作者: Mingfei Han, Haihong Hao, Liang Ma, Kamila Zhumakhanova, Ekaterina Radionova, Jingyi Zhang, Xiaojun Chang, Xiaodan Liang, Ivan Laptev

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-03-10

备注: Extension of CVPR 2025 RoomTour3D with implicit geometric representations

💡 一句话要点

提出基于Web视频的视觉-语言导航框架，利用隐式几何表示提升导航性能。

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

关键词: 视觉-语言导航 Web视频 隐式几何表示 具身智能 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有VLN数据集受限于模拟环境，缺乏真实世界的多样性和复杂性，限制了模型的泛化能力。
  2. 论文提出利用Web视频数据，并引入隐式几何表示，避免了对3D重建的依赖，提升了数据利用率。
  3. 实验表明，该方法在多个VLN基准测试中取得了SOTA性能，并实现了鲁棒的zero-shot导航能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于Web视频的视觉-语言导航(VLN)框架，旨在克服模拟器数据集在多样性和可扩展性方面的局限性。该框架利用从Web获取的房间导览视频，使智能体能够从真实室内环境中自然的人类行走演示中学习。与现有数据集不同，该框架集成了开放式的、描述丰富的轨迹和在3D中重建的、动作丰富的轨迹，从而提供更丰富的空间和语义监督。本文的关键扩展是引入了隐式几何表示，该表示直接从RGB帧中提取空间线索，而无需脆弱的3D重建。这种方法显著提高了数据利用率，减轻了重建失败的影响，并解锁了先前无法使用的大部分视频数据。在多个VLN基准测试(CVDN、SOON、R2R和REVERIE)上的综合实验表明，该方法不仅创造了新的state-of-the-art性能，而且还能够开发出鲁棒的zero-shot导航智能体。通过将大规模Web视频与隐式空间推理相结合，这项工作推动了具身导航朝着更可扩展、更通用和更适用于真实世界的解决方案发展。

🔬 方法详解

问题定义：视觉-语言导航(VLN)任务旨在让智能体根据自然语言指令在真实或模拟环境中导航到目标位置。现有方法依赖于模拟器生成的数据集，这些数据集在环境多样性和真实性方面存在局限性，难以泛化到真实世界场景。此外，依赖3D重建的方法容易受到重建误差的影响，限制了可用数据的规模。

核心思路：本文的核心思路是利用大规模的Web视频数据，特别是房间导览视频，作为VLN任务的训练数据。为了克服3D重建的困难，论文引入了隐式几何表示，直接从RGB图像中提取空间信息，避免了对精确3D模型的依赖。这种方法能够更有效地利用Web视频数据，并提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) Web视频数据收集与处理：从Web上收集房间导览视频，并提取视频帧和对应的语音描述。2) 轨迹重建：利用视频帧和语音描述，重建智能体的行走轨迹。3) 隐式几何表示提取：从RGB图像中提取空间特征，例如深度信息或表面法线，作为隐式几何表示。4) 导航策略学习：利用重建的轨迹和隐式几何表示，训练智能体的导航策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了隐式几何表示，避免了对精确3D重建的依赖。传统的VLN方法通常需要对环境进行3D重建，这不仅计算成本高昂，而且容易受到重建误差的影响。隐式几何表示可以直接从RGB图像中提取空间信息，从而更有效地利用Web视频数据，并提高模型的鲁棒性。

关键设计：论文中可能使用了预训练的视觉模型（例如ResNet或ViT）来提取RGB图像的特征。隐式几何表示可以通过学习一个神经网络来实现，该网络将RGB图像作为输入，并输出深度图或表面法线等空间信息。导航策略可以使用强化学习或模仿学习等方法进行训练。损失函数可能包括导航损失、几何一致性损失和语言一致性损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在CVDN、SOON、R2R和REVERIE等多个VLN基准测试中取得了state-of-the-art的性能。尤其是在zero-shot导航任务中，该方法表现出强大的泛化能力，显著优于现有方法。具体性能提升数据未知，但摘要明确说明创造了新的SOTA。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、虚拟现实、智能家居等领域。例如，可以训练机器人根据用户的语音指令在室内环境中自主导航，或者为虚拟现实应用提供更真实的导航体验。此外，该方法还可以用于构建更大规模、更真实的VLN数据集，推动具身智能的发展。

📄 摘要（原文）

Vision-and-Language Navigation (VLN) has long been constrained by the limited diversity and scalability of simulator-curated datasets, which fail to capture the complexity of real-world environments. To overcome this limitation, we introduce a large-scale video-instruction framework derived from web-based room tour videos, enabling agents to learn from natural human walking demonstrations in diverse, realistic indoor settings. Unlike existing datasets, our framework integrates both open-ended description-enriched trajectories and action-enriched trajectories reconstructed in 3D, providing richer spatial and semantic supervision. A key extension in this work is the incorporation of implicit geometry representations, which extract spatial cues directly from RGB frames without requiring fragile 3D reconstruction. This approach substantially improves data utilization, alleviates reconstruction failures, and unlocks large portions of previously unusable video data. Comprehensive experiments across multiple VLN benchmarks (CVDN, SOON, R2R, and REVERIE) demonstrate that our method not only sets new state-of-the-art performance but also enables the development of robust zero-shot navigation agents. By bridging large-scale web videos with implicit spatial reasoning, this work advances embodied navigation towards more scalable, generalizable, and real-world applicable solutions.