Learn2Fold: Structured Origami Generation with World Model Planning
作者: Yanjia Huang, Yunuo Chen, Ying Jiang, Jinru Han, Zhengzhong Tu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang
分类: cs.GR, cs.AI
发布日期: 2026-04-06
💡 一句话要点
Learn2Fold：利用世界模型规划的结构化折纸生成方法
🎯 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: 折纸生成 神经符号推理 世界模型 图神经网络 物理模拟
📋 核心要点
- 现有折纸生成方法或依赖精确输入，或缺乏物理一致性，难以直接从文本生成有效折叠序列。
- Learn2Fold将折纸折叠视为折痕图上的条件程序归纳，解耦语义提议和物理验证。
- 通过大型语言模型生成候选程序，图结构世界模型预测物理可行性，并在先行规划循环中优化。
📝 摘要（中文）
将平面转化为复杂三维结构是物理智能的基本测试。与布料操作不同，折纸受严格几何公理和运动学约束支配，单个无效折痕或碰撞可能导致整个折叠序列失效。因此，折纸需要满足精确物理定律和高层语义意图的长期建设性推理。现有方法分为两类：基于优化的方法保证物理有效性，但需要密集、精确的输入，不适用于稀疏自然语言描述；生成式基础模型擅长语义和感知合成，但无法生成长期、物理一致的折叠过程。因此，直接从文本生成有效的折纸折叠序列仍然是一个开放的挑战。为了解决这个问题，我们引入了Learn2Fold，一个神经符号框架，将折纸折叠形式化为折痕图上的条件程序归纳。我们的关键见解是将语义提议与物理验证分离。大型语言模型从抽象文本提示生成候选折叠程序，而学习到的图结构世界模型充当可微代理模拟器，预测执行前的物理可行性和失效模式。Learn2Fold集成在先行规划循环中，能够为复杂和超出分布的模式稳健地生成物理上有效的折叠序列，表明有效的空间智能源于符号推理和基于物理的模拟之间的协同作用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从自然语言描述直接生成物理上可行的折纸折叠序列的问题。现有方法主要存在两个痛点：一是基于优化的方法需要精确的输入，无法处理自然语言这种稀疏的输入；二是生成式模型虽然擅长语义生成，但无法保证生成的折叠序列在物理上是可行的，容易出现折叠冲突或违反物理定律的情况。
核心思路：论文的核心思路是将折纸折叠过程分解为语义提议和物理验证两个步骤。首先，利用大型语言模型（LLM）根据文本描述生成候选的折叠程序（一系列折叠动作）。然后，使用一个学习到的图结构世界模型来模拟这些折叠动作，预测其物理可行性。通过这种解耦的方式，可以充分利用LLM的语义理解能力，同时保证折叠序列的物理有效性。
技术框架：Learn2Fold的整体框架包含以下几个主要模块：1) 语言模型：负责从文本描述生成候选的折叠程序。2) 图结构世界模型：这是一个学习到的可微模拟器，用于预测折叠动作的物理可行性和失效模式。它以折痕图作为输入，预测执行折叠动作后的状态。3) 先行规划循环：该循环利用世界模型评估候选折叠程序的质量，并选择最优的折叠序列。通过迭代地生成、评估和选择，最终得到一个物理上可行的折叠序列。
关键创新：该论文最重要的创新点在于提出了一个神经符号框架，将符号推理（LLM生成程序）和基于物理的模拟（世界模型验证）相结合。这种结合使得模型既能理解高层语义意图，又能保证生成的折叠序列在物理上是可行的。与现有方法相比，Learn2Fold能够直接从文本生成复杂的、超出分布的折纸模式。
关键设计：在技术细节方面，图结构世界模型的设计至关重要。它需要能够有效地表示折痕图，并准确地预测折叠动作的影响。论文中可能使用了图神经网络（GNN）来编码折痕图，并使用可微的物理模拟器来预测折叠后的状态。损失函数的设计也需要考虑物理约束，例如避免碰撞和保持几何一致性。具体的参数设置和网络结构细节需要参考论文原文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Learn2Fold在复杂和超出分布的折纸模式生成方面表现出色，证明了符号推理和物理模拟结合的有效性。论文展示了该方法能够生成物理上有效的折叠序列，并成功应用于多种折纸设计。具体的性能数据和对比基线（如果论文中提供）需要参考原文。
🎯 应用场景
Learn2Fold具有广泛的应用前景，例如机器人辅助设计、自动化制造、教育娱乐等。它可以帮助用户快速生成复杂的折纸结构，无需手动设计和验证。在机器人领域，它可以用于指导机器人进行折叠操作，实现自动化制造。在教育领域，它可以帮助学生学习折纸技巧，提高空间想象能力。此外，该方法还可以扩展到其他结构化对象的生成，例如服装设计、建筑设计等。
📄 摘要（原文）
The ability to transform a flat sheet into a complex three-dimensional structure is a fundamental test of physical intelligence. Unlike cloth manipulation, origami is governed by strict geometric axioms and hard kinematic constraints, where a single invalid crease or collision can invalidate the entire folding sequence. As a result, origami demands long-horizon constructive reasoning that jointly satisfies precise physical laws and high-level semantic intent. Existing approaches fall into two disjoint paradigms: optimization-based methods enforce physical validity but require dense, precisely specified inputs, making them unsuitable for sparse natural language descriptions, while generative foundation models excel at semantic and perceptual synthesis yet fail to produce long-horizon, physics-consistent folding processes. Consequently, generating valid origami folding sequences directly from text remains an open challenge. To address this gap, we introduce Learn2Fold, a neuro-symbolic framework that formulates origami folding as conditional program induction over a crease-pattern graph. Our key insight is to decouple semantic proposal from physical verification. A large language model generates candidate folding programs from abstract text prompts, while a learned graph-structured world model serves as a differentiable surrogate simulator that predicts physical feasibility and failure modes before execution. Integrated within a lookahead planning loop, Learn2Fold enables robust generation of physically valid folding sequences for complex and out-of-distribution patterns, demonstrating that effective spatial intelligence arises from the synergy between symbolic reasoning and grounded physical simulation.