EnerVerse: Envisioning Embodied Future Space for Robotics Manipulation

📄 arXiv: 2501.01895v3 📥 PDF

作者: Siyuan Huang, Liliang Chen, Pengfei Zhou, Shengcong Chen, Zhengkai Jiang, Yue Hu, Yue Liao, Peng Gao, Hongsheng Li, Maoqing Yao, Guanghui Ren

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-01-03 (更新: 2025-11-16)

备注: Accepted by NeurIPS 2025. Website: https://sites.google.com/view/enerverse

💡 一句话要点

EnerVerse：用于机器人操作的具身未来空间生成式基础模型

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 生成式模型 视频扩散模型 具身智能 多视角视频 模拟到真实 长期推理 4D高斯溅射

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法在长期推理和处理运动模糊、3D定位等问题上存在不足。
  2. EnerVerse通过分块自回归视频扩散模型预测未来具身空间，并引入多视角视频表示增强3D建模能力。
  3. EnerVerse-D数据引擎结合生成模型和4D高斯溅射，构建自增强数据循环，有效缩小了模拟到真实的差距。

📝 摘要（中文）

我们提出了EnerVerse，一个生成式机器人基础模型，用于构建和解释具身空间。EnerVerse采用分块自回归视频扩散框架，从指令预测未来的具身空间，并利用稀疏上下文记忆进行长期推理。为了对3D机器人世界进行建模，我们采用了多视角视频表示，提供丰富的视角来解决运动模糊和3D定位等挑战。此外，EnerVerse-D，一个结合生成建模和4D高斯溅射的数据引擎管道，形成一个自增强数据循环，以减少模拟到真实的差距。利用这些创新，EnerVerse通过策略头（EnerVerse-A）将4D世界表示转化为物理动作，在模拟和真实世界的任务中都实现了最先进的性能。为了提高效率，EnerVerse-A重用来自第一步去噪的特征，并预测动作块，在单个RTX 4090上实现了大约280毫秒/8步动作块的速度。更多的视频演示和数据集样本可以在我们的项目页面找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中长期推理、运动模糊和3D定位等问题。现有方法难以有效预测未来具身空间，并且在模拟环境和真实环境之间存在较大差距，限制了机器人的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式模型EnerVerse，通过学习大量机器人操作数据，预测未来具身空间，并将预测结果转化为物理动作。通过多视角视频表示和自增强数据循环，提高模型的3D建模能力和泛化能力。

技术框架：EnerVerse包含以下主要模块：1) 分块自回归视频扩散框架，用于从指令预测未来具身空间；2) 稀疏上下文记忆，用于长期推理；3) 多视角视频表示，用于增强3D建模能力；4) EnerVerse-D数据引擎，用于生成高质量的训练数据；5) 策略头EnerVerse-A，用于将4D世界表示转化为物理动作。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了EnerVerse，一个生成式机器人基础模型，能够构建和解释具身空间；2) 采用了分块自回归视频扩散框架，提高了视频预测的效率和准确性；3) 引入了EnerVerse-D数据引擎，通过自增强数据循环，有效缩小了模拟到真实的差距。

关键设计：EnerVerse-A重用来自第一步去噪的特征，并预测动作块，从而提高了动作预测的效率。在单个RTX 4090上实现了大约280毫秒/8步动作块的速度。EnerVerse-D结合生成建模和4D高斯溅射，生成高质量的训练数据，用于训练EnerVerse模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EnerVerse在模拟和真实世界的机器人操作任务中都取得了最先进的性能。EnerVerse-A通过重用特征和预测动作块，在单个RTX 4090上实现了大约280毫秒/8步动作块的速度，显著提高了动作预测的效率。EnerVerse-D数据引擎有效缩小了模拟到真实的差距，提高了模型的泛化能力。

🎯 应用场景

EnerVerse可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗机器人等。该研究有助于提高机器人的智能化水平和泛化能力，使其能够更好地适应复杂多变的环境，完成各种任务。未来，EnerVerse有望成为机器人领域的基础模型，推动机器人技术的快速发展。

📄 摘要（原文）

We introduce EnerVerse, a generative robotics foundation model that constructs and interprets embodied spaces. EnerVerse employs a chunk-wise autoregressive video diffusion framework to predict future embodied spaces from instructions, enhanced by a sparse context memory for long-term reasoning. To model the 3D robotics world, we adopt a multi-view video representation, providing rich perspectives to address challenges like motion ambiguity and 3D grounding. Additionally, EnerVerse-D, a data engine pipeline combining generative modeling with 4D Gaussian Splatting, forms a self-reinforcing data loop to reduce the sim-to-real gap. Leveraging these innovations, EnerVerse translates 4D world representations into physical actions via a policy head (EnerVerse-A), achieving state-of-the-art performance in both simulation and real-world tasks. For efficiency, EnerVerse-A reuses features from the first denoising step and predicts action chunks, achieving about 280 ms per 8-step action chunk on a single RTX 4090. Further video demos, dataset samples could be found in our project page.