LAMP: Lift Image-Editing as General 3D Priors for Open-world Manipulation

📄 arXiv: 2604.08475v1 📥 PDF

作者: Jingjing Wang, Zhengdong Hong, Chong Bao, Yuke Zhu, Junhan Sun, Guofeng Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-09

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

LAMP：利用图像编辑作为通用3D先验，实现开放世界操作

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

关键词: 机器人操作 3D感知 图像编辑 零样本学习 开放世界 视觉-语言模型 几何推理

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法在开放世界中泛化能力不足，难以处理新任务和环境。
  2. LAMP将图像编辑中的2D空间线索提升为3D变换，作为操作的先验知识。
  3. 实验表明，LAMP能提供精确的3D变换，并在开放世界操作中实现零样本泛化。

📝 摘要（中文）

在开放世界中实现类人泛化仍然是机器人操作的一个根本挑战。现有的基于学习的方法，包括强化学习、模仿学习和视觉-语言-动作模型（VLAs），通常难以应对新的任务和未见过的环境。另一个有希望的方向是探索可泛化的表示，以捕捉开放世界操作的精细空间和几何关系。虽然大型语言模型（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）提供了基于语言或标注的2D表示的强大语义推理，但它们有限的3D感知限制了它们在精细操作中的适用性。为了解决这个问题，我们提出了LAMP，它将图像编辑提升为3D先验，以提取对象间的3D变换作为连续的、几何感知的表示。我们的关键见解是，图像编辑本质上编码了丰富的2D空间线索，并将这些隐式线索提升为3D变换，为开放世界操作提供了精细和准确的指导。大量的实验表明，LAMP提供了精确的3D变换，并在开放世界操作中实现了强大的零样本泛化。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于学习的机器人操作方法，如强化学习、模仿学习和视觉-语言-动作模型，在开放世界环境中泛化能力差，难以处理未见过的任务和环境。大型语言模型和视觉-语言模型虽然具有强大的语义推理能力，但缺乏足够的3D感知能力，限制了它们在精细操作中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将图像编辑过程中的2D空间线索提取出来，并将其提升为3D变换，作为机器人操作的先验知识。图像编辑蕴含了丰富的对象间关系信息，将其转化为3D变换可以为机器人提供精细和准确的几何指导。

技术框架：LAMP的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 输入图像和目标图像（经过编辑）；2) 利用图像编辑模型预测像素级别的变化；3) 将2D像素变化提升为3D变换；4) 将3D变换作为机器人操作的指导信号。具体来说，可能包含一个图像编辑模型（例如基于扩散模型的图像编辑），一个2D-3D提升模块，以及一个控制策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将图像编辑过程中的2D信息转化为3D先验知识，并将其用于指导机器人操作。与直接使用视觉信息或语言指令相比，这种方法能够提供更精细、更准确的几何信息，从而提高机器人在开放世界环境中的操作能力。

关键设计：具体的图像编辑模型选择、2D-3D提升模块的设计（例如，使用深度估计、位姿估计等技术）、以及如何将3D变换信息融入到控制策略中是关键的设计细节。损失函数的设计可能包括重建损失、几何一致性损失等，以保证3D变换的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LAMP在开放世界操作中实现了强大的零样本泛化能力。相较于现有方法，LAMP能够提供更精确的3D变换，从而显著提高机器人在新任务和环境中的操作成功率。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精细操作的机器人任务，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗手术机器人等。通过利用图像编辑作为3D先验，机器人可以更好地理解和操作周围环境中的物体，从而完成更复杂的任务。未来，该方法有望进一步扩展到更广泛的机器人应用领域，例如自动驾驶、增强现实等。

📄 摘要（原文）

Human-like generalization in open-world remains a fundamental challenge for robotic manipulation. Existing learning-based methods, including reinforcement learning, imitation learning, and vision-language-action-models (VLAs), often struggle with novel tasks and unseen environments. Another promising direction is to explore generalizable representations that capture fine-grained spatial and geometric relations for open-world manipulation. While large-language-model (LLMs) and vision-language-model (VLMs) provide strong semantic reasoning based on language or annotated 2D representations, their limited 3D awareness restricts their applicability to fine-grained manipulation. To address this, we propose LAMP, which lifts image-editing as 3D priors to extract inter-object 3D transformations as continuous, geometry-aware representations. Our key insight is that image-editing inherently encodes rich 2D spatial cues, and lifting these implicit cues into 3D transformations provides fine-grained and accurate guidance for open-world manipulation. Extensive experiments demonstrate that \codename delivers precise 3D transformations and achieves strong zero-shot generalization in open-world manipulation. Project page: https://zju3dv.github.io/LAMP/.