Imagine the Future, Internalize the Gist: Efficient VLA Reasoning via Internalized Spatiotemporal Imagination

📄 arXiv: 2610.02626v1 📥 PDF

作者: Shenglan Li, Zhendong Mi, Hengyi Zhu, Jingwu Luo, Chun Kit Chan, Geng Yuan, Yanzhi Wang, Pu Zhao, Shaoyi Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-02

💡 一句话要点

提出IG-VLA框架以解决机器人操作中的未来场景推理问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作 机器人操作 时空推理 场景要点记忆 高效推理 深度学习 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有的VLA模型主要关注观察到的状态推理，未能有效预见未来场景演变，导致推理效率低下。
  2. 本文提出IG-VLA框架，通过潜在时空推理直接在视觉空间中想象未来场景演变，降低推理成本。
  3. 在LIBERO-Plus语言套件上，IG-VLA的成功率比最强基线提高近6%，推理速度提升达6.38倍。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型越来越多地融入中间推理以改善机器人操作，但现有方法主要针对观察到的状态进行推理，而未能明确预见未来场景演变。为了解决这一问题，本文提出了IG-VLA框架，使模型能够想象未来并内化要点。我们的潜在时空推理直接在视觉表示空间中学习任务相关的未来场景演变，指导动作预测而无需昂贵的像素级视频生成。为进一步降低推理开销，我们引入了场景要点记忆，将推理得到的场景-行为关联内化为紧凑的场景要点标记，保留未来推理的优势，同时在推理时避免显式的未来想象。大量实验表明IG-VLA的有效性和高效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言-动作（VLA）模型在推理过程中未能有效预见未来场景演变的问题。现有方法主要依赖于观察到的状态进行推理，导致推理效率低下和计算开销大。

核心思路：IG-VLA框架的核心思想是通过潜在时空推理直接在视觉表示空间中想象任务相关的未来场景演变，从而指导动作预测，避免昂贵的像素级视频生成。

技术框架：IG-VLA框架包含两个主要模块：潜在时空推理模块和场景要点记忆模块。前者负责学习未来场景演变，后者则将推理得到的场景-行为关联内化为紧凑的场景要点标记。

关键创新：本文的关键创新在于引入场景要点记忆，通过内化推理结果，显著降低推理时的计算开销，同时保留未来推理的优势。这一设计与现有方法的本质区别在于避免了显式的未来想象。

关键设计：在模型设计中，采用了紧凑的场景要点标记来存储推理结果，优化了损失函数以提高推理精度，并在网络结构中引入了高效的视觉表示学习机制，以支持快速推理。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在LIBERO-Plus语言套件上，IG-VLA的推理和要点策略成功率比最强基线提高近6%。此外，推理速度提升达6.38倍，将单个动作块的推理延迟从1081毫秒降低至169.5毫秒，展示了未来时空推理的有效内化。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等场景。通过提高机器人在复杂环境中的决策能力，IG-VLA框架能够显著提升机器人在实际操作中的效率和准确性，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action (VLA) models increasingly incorporate intermediate reasoning to improve robotic manipulation, yet existing approaches primarily reason about observed states without explicitly anticipating future scene evolution. Extending such reasoning to explicit future rollouts at every inference step, however, introduces substantial computational overhead. We propose IG-VLA, a VLA reasoning framework that enables models to imagine the future and internalize the gist. Our Latent Spatiotemporal Reasoning learns to imagine task-relevant future scene evolution directly in visual representation space, guiding action prediction without costly pixel-level video generation. To further reduce inference overhead, we introduce Scene Gist Memory, which internalizes reasoning-derived scene-behavior associations into a compact Scene Gist Token, preserving the benefits of future reasoning while bypassing explicit future imagination at inference. Extensive experiments on LIBERO, LIBERO-Plus, and VLABench demonstrate the effectiveness and efficiency of IG-VLA. On the LIBERO-Plus Language suite, both the reasoning and gist policies outperform the strongest baseline by nearly 6% in success rate. The gist policy also achieves up to 6.38x speedup over baselines, reducing inference latency from 1081ms to 169.5ms per action chunk on a single NVIDIA A6000 GPU. These results demonstrate that future spatiotemporal reasoning can be effectively internalized for efficient VLA deployment.