ManipDreamer: Boosting Robotic Manipulation World Model with Action Tree and Visual Guidance

📄 arXiv: 2504.16464v1 📥 PDF

作者: Ying Li, Xiaobao Wei, Xiaowei Chi, Yuming Li, Zhongyu Zhao, Hao Wang, Ningning Ma, Ming Lu, Shanghang Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-04-23

备注: 9 pages, 3 figures

💡 一句话要点

ManipDreamer：利用动作树和视觉引导增强机器人操作世界模型

🎯 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 世界模型 动作树 视觉引导 视频合成 指令跟随 深度信息 语义信息

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作视频合成方法在指令跟随和视觉质量方面存在挑战，尤其是在指令原语关系建模和视觉信息利用上。
  2. ManipDreamer通过动作树表示指令，学习指令原语之间的关系，并引入视觉引导适配器融合深度和语义信息。
  3. 实验表明，ManipDreamer在视频质量指标（PSNR、SSIM、Flow Error）和机器人操作成功率方面均有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ManipDreamer的先进世界模型，旨在提升机器人操作视频合成的指令跟随能力和视觉质量。现有方法，如RoboDreamer，虽然利用语言分解将指令分解为低级原语，但忽略了这些原语之间的关系，并且缺乏对深度和语义等视觉信息的有效利用。ManipDreamer通过引入动作树来更好地学习指令原语之间的关系，并使用视觉引导适配器融合深度和语义信息，从而增强视频生成的时间和物理一致性。实验结果表明，ManipDreamer在机器人操作基准测试中，显著提高了视频质量指标，并在RLbench任务中提高了机器人操作的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作世界模型在处理复杂指令时，难以有效建模指令中各个动作原语之间的关系，导致指令跟随能力不足。同时，对深度和语义等视觉信息的利用不足，限制了生成视频的视觉质量和物理一致性。RoboDreamer等方法虽然进行了指令分解，但忽略了动作间的依赖关系，视觉引导也较为欠缺。

核心思路：ManipDreamer的核心思路是利用动作树来显式地建模指令中各个动作原语之间的关系，并通过在树结构上进行嵌入学习，获得更丰富的指令表示。此外，引入视觉引导适配器，将深度和语义信息融入世界模型中，从而提升视频生成的视觉质量和一致性。

技术框架：ManipDreamer的整体框架包括动作树构建模块、指令嵌入模块和视觉引导适配器。首先，将指令解析为动作树结构，每个节点代表一个动作原语。然后，通过在动作树上进行导航，为每个指令生成嵌入表示。最后，视觉引导适配器将深度和语义信息与世界模型融合，用于视频生成。

关键创新：ManipDreamer的关键创新在于：1) 使用动作树来建模指令中动作原语之间的关系，从而提升指令跟随能力；2) 引入视觉引导适配器，将深度和语义信息融入世界模型，从而提升视频质量和一致性。与现有方法相比，ManipDreamer更有效地利用了指令中的结构信息和视觉信息。

关键设计：动作树的构建方式依赖于指令解析器，具体实现未知。指令嵌入通过在动作树上进行随机游走或图神经网络等方法实现，具体细节未知。视觉引导适配器可能采用类似Transformer的结构，将深度和语义特征与世界模型的隐状态进行融合。损失函数可能包括视频重构损失、对抗损失和视觉引导损失等，具体形式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ManipDreamer在机器人操作基准测试中取得了显著的性能提升。在未见过的任务中，PSNR从19.55提高到21.05，SSIM从0.7474提高到0.7982，Flow Error从3.506降低到3.201，相较于RoboDreamer模型有显著改进。此外，在6个RLbench任务中，机器人操作的平均成功率提高了2.5%。这些结果表明，ManipDreamer在指令跟随能力和视觉质量方面均有显著优势。

🎯 应用场景

ManipDreamer的研究成果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。通过提升机器人对指令的理解和执行能力，以及生成高质量的视觉反馈，可以显著提高机器人的智能化水平和人机交互体验。该研究还有助于推动机器人操作的模拟和训练，降低实际部署成本。

📄 摘要（原文）

While recent advancements in robotic manipulation video synthesis have shown promise, significant challenges persist in ensuring effective instruction-following and achieving high visual quality. Recent methods, like RoboDreamer, utilize linguistic decomposition to divide instructions into separate lower-level primitives, conditioning the world model on these primitives to achieve compositional instruction-following. However, these separate primitives do not consider the relationships that exist between them. Furthermore, recent methods neglect valuable visual guidance, including depth and semantic guidance, both crucial for enhancing visual quality. This paper introduces ManipDreamer, an advanced world model based on the action tree and visual guidance. To better learn the relationships between instruction primitives, we represent the instruction as the action tree and assign embeddings to tree nodes, each instruction can acquire its embeddings by navigating through the action tree. The instruction embeddings can be used to guide the world model. To enhance visual quality, we combine depth and semantic guidance by introducing a visual guidance adapter compatible with the world model. This visual adapter enhances both the temporal and physical consistency of video generation. Based on the action tree and visual guidance, ManipDreamer significantly boosts the instruction-following ability and visual quality. Comprehensive evaluations on robotic manipulation benchmarks reveal that ManipDreamer achieves large improvements in video quality metrics in both seen and unseen tasks, with PSNR improved from 19.55 to 21.05, SSIM improved from 0.7474 to 0.7982 and reduced Flow Error from 3.506 to 3.201 in unseen tasks, compared to the recent RoboDreamer model. Additionally, our method increases the success rate of robotic manipulation tasks by 2.5% in 6 RLbench tasks on average.