Semantic World Models

📄 arXiv: 2510.19818v1 📥 PDF

作者: Jacob Berg, Chuning Zhu, Yanda Bao, Ishan Durugkar, Abhishek Gupta

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-10-22

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于视觉语言模型的语义世界模型，提升机器人控制泛化性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语义世界模型 视觉语言模型 机器人控制 视觉问答 泛化能力

📋 核心要点

  1. 传统世界模型依赖像素预测，但像素级重建与机器人控制的规划目标关联性弱，导致性能瓶颈。
  2. 论文提出语义世界模型，将世界建模转化为视觉问答，预测未来帧的语义信息，更贴合任务目标。
  3. 通过视觉语言模型微调，语义世界模型在开放式机器人任务中表现出更强的泛化能力和策略改进。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于语义的世界模型，用于机器人控制。传统方法训练模型预测未来帧的像素，但像素重建与规划目标不一致。本文认为世界模型只需预测未来帧中与任务相关的语义信息。因此，本文将世界建模视为关于未来帧语义信息的视觉问答问题，并利用视觉语言模型作为“语义”世界模型，通过在图像-动作-文本数据上进行监督微调，实现决策规划，并继承预训练视觉语言模型的泛化性和鲁棒性。实验表明，这种语义世界模型可以用于开放式机器人任务的策略改进，相比于基于重建的动作条件世界建模，显著提升了泛化性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于像素重建的世界模型在机器人控制中存在泛化性差的问题。直接预测未来像素不仅计算成本高昂，而且与实际的规划目标（例如，抓取物体、导航等）关联性较弱。因此，即使模型能够很好地重建像素，也未必能做出好的决策。现有方法的痛点在于，模型学习到的信息与任务目标不匹配，导致在新的环境中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将世界建模问题转化为一个视觉问答问题。具体来说，模型不再需要预测未来帧的完整像素，而是只需要预测与任务相关的语义信息。例如，模型需要回答“下一步机器人会抓取什么物体？”或者“机器人下一步会到达哪个位置？”。通过这种方式，模型可以更加关注任务相关的特征，从而提高泛化能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 数据收集：收集包含图像、动作和文本描述的数据。文本描述是对未来状态的语义描述，例如“机器人抓取了红色的积木”。2) 视觉语言模型微调：使用收集到的数据对预训练的视觉语言模型进行微调。微调的目标是让模型能够根据当前的图像和动作，预测未来状态的语义描述。3) 规划：使用微调后的语义世界模型进行规划。规划器根据当前状态和模型预测的未来状态，选择最优的动作序列。

关键创新：最重要的创新点在于将世界建模问题重新定义为视觉问答问题。这种重新定义使得可以使用预训练的视觉语言模型来构建世界模型，从而继承了视觉语言模型的强大泛化能力。与传统的基于像素重建的方法相比，语义世界模型更加关注任务相关的特征，从而提高了规划的效率和准确性。

关键设计：论文使用了预训练的视觉语言模型，例如CLIP。在微调过程中，使用了对比学习损失函数，鼓励模型将图像、动作和文本描述映射到同一个语义空间中。此外，论文还设计了一种新的规划算法，该算法利用语义世界模型预测的未来状态，选择最优的动作序列。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于语义世界模型的机器人控制方法在多个开放式机器人任务中取得了显著的性能提升。与基于像素重建的传统方法相比，该方法在泛化能力方面有显著提高，能够更好地适应新的环境和任务。具体数据和对比基线可在论文的实验部分找到。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，尤其是在开放式和动态环境中。例如，可用于家庭服务机器人，使其能够理解用户的指令并完成复杂的任务，如整理房间、准备食物等。此外，还可应用于自动驾驶、工业自动化等领域，提高机器人的自主性和适应性。

📄 摘要（原文）

Planning with world models offers a powerful paradigm for robotic control. Conventional approaches train a model to predict future frames conditioned on current frames and actions, which can then be used for planning. However, the objective of predicting future pixels is often at odds with the actual planning objective; strong pixel reconstruction does not always correlate with good planning decisions. This paper posits that instead of reconstructing future frames as pixels, world models only need to predict task-relevant semantic information about the future. For such prediction the paper poses world modeling as a visual question answering problem about semantic information in future frames. This perspective allows world modeling to be approached with the same tools underlying vision language models. Thus vision language models can be trained as "semantic" world models through a supervised finetuning process on image-action-text data, enabling planning for decision-making while inheriting many of the generalization and robustness properties from the pretrained vision-language models. The paper demonstrates how such a semantic world model can be used for policy improvement on open-ended robotics tasks, leading to significant generalization improvements over typical paradigms of reconstruction-based action-conditional world modeling. Website available at https://weirdlabuw.github.io/swm.