From Single Images to Motion Policies via Video-Generation Environment Representations

📄 arXiv: 2505.19306v1 📥 PDF

作者: Weiming Zhi, Ziyong Ma, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson

分类: cs.RO, cs.CV, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2025-05-25

💡 一句话要点

提出VGER框架，利用视频生成环境表征实现单图到运动策略的生成。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频生成 环境表征 运动规划 单目视觉 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖单目深度估计，但其固有的视锥形误差对后续运动生成构成挑战。
  2. VGER框架利用视频生成模型生成多视角视频，再通过3D基础模型重建环境几何信息。
  3. 实验表明，VGER能从单张RGB图像生成平滑且符合环境几何结构的运动策略。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为视频生成环境表征（VGER）的框架，旨在从单个RGB图像构建与环境一致的无碰撞运动生成策略模型。传统方法依赖于单目深度估计，但由此产生的视锥形误差会给下游运动生成带来挑战。VGER利用大规模视频生成模型的优势，根据输入图像生成移动相机视频。这些视频帧构成多视角数据集，输入到预训练的3D基础模型中，生成密集的点云。然后，引入多尺度噪声方法来训练环境结构的隐式表示，并构建符合该几何表示的运动生成模型。在各种室内和室外环境中对VGER进行了广泛评估，结果表明它能够从单个RGB输入图像生成平滑的运动，并充分考虑场景的几何结构。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何仅从单张RGB图像中生成与环境几何结构一致的无碰撞运动策略的问题。现有方法主要依赖于单目深度估计，例如DepthAnything等预训练模型，但这些模型产生的深度估计结果存在视锥形误差，直接用于下游运动生成任务会引入偏差，导致机器人运动规划失败。

核心思路：论文的核心思路是利用大规模视频生成模型，将单张RGB图像转化为一段模拟相机运动的视频。这段视频可以看作是关于场景的多视角信息，然后利用预训练的3D基础模型，从多视角视频中重建出更准确、更稠密的三维点云。最后，基于该点云学习环境的隐式表示，并训练一个运动生成模型，使其能够生成符合环境几何结构的运动轨迹。

技术框架：VGER框架主要包含三个阶段：1) 视频生成阶段：输入单张RGB图像，利用视频生成模型（例如基于扩散模型的视频生成模型）生成一段模拟相机运动的视频。2) 三维重建阶段：将生成的视频帧输入到预训练的3D基础模型中，例如使用多视角立体视觉（MVS）算法或神经辐射场（NeRF）等方法，重建出场景的稠密点云。3) 运动策略学习阶段：基于重建的点云，学习环境的隐式表示，例如使用Occupancy Networks或Signed Distance Functions (SDFs)。然后，训练一个运动生成模型，例如使用强化学习或模仿学习，使其能够生成无碰撞的运动轨迹，并符合环境的几何结构。

关键创新：VGER的关键创新在于利用视频生成模型作为单目深度估计的替代方案，从而避免了视锥形误差。通过将单张图像转化为多视角视频，VGER能够利用现有的3D基础模型重建出更准确、更稠密的三维场景表示。此外，论文还引入了多尺度噪声方法来训练环境结构的隐式表示，提高了运动生成模型的鲁棒性。

关键设计：在视频生成阶段，需要选择合适的视频生成模型，并设计合适的prompt，以生成高质量的视频。在三维重建阶段，需要选择合适的3D基础模型，并调整参数以获得最佳的重建效果。在运动策略学习阶段，需要设计合适的损失函数，例如碰撞损失、平滑性损失等，以训练出能够生成无碰撞、平滑运动轨迹的运动生成模型。多尺度噪声的具体实现方式未知，但推测可能是在训练隐式表示时，对输入点云添加不同尺度的噪声，以提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在各种室内和室外环境中对VGER进行了广泛的评估。实验结果表明，VGER能够从单个RGB输入图像生成平滑的运动，并充分考虑场景的几何结构。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了VGER在生成符合环境几何结构的运动轨迹方面的优势。

🎯 应用场景

VGER框架具有广泛的应用前景，例如可以应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。在自动驾驶领域，VGER可以帮助车辆仅通过车载摄像头获取周围环境的三维信息，并生成安全的行驶轨迹。在机器人导航领域，VGER可以帮助机器人在未知环境中进行探索和导航。在虚拟现实领域，VGER可以用于生成逼真的三维场景，提高用户的沉浸感。

📄 摘要（原文）

Autonomous robots typically need to construct representations of their surroundings and adapt their motions to the geometry of their environment. Here, we tackle the problem of constructing a policy model for collision-free motion generation, consistent with the environment, from a single input RGB image. Extracting 3D structures from a single image often involves monocular depth estimation. Developments in depth estimation have given rise to large pre-trained models such as DepthAnything. However, using outputs of these models for downstream motion generation is challenging due to frustum-shaped errors that arise. Instead, we propose a framework known as Video-Generation Environment Representation (VGER), which leverages the advances of large-scale video generation models to generate a moving camera video conditioned on the input image. Frames of this video, which form a multiview dataset, are then input into a pre-trained 3D foundation model to produce a dense point cloud. We then introduce a multi-scale noise approach to train an implicit representation of the environment structure and build a motion generation model that complies with the geometry of the representation. We extensively evaluate VGER over a diverse set of indoor and outdoor environments. We demonstrate its ability to produce smooth motions that account for the captured geometry of a scene, all from a single RGB input image.