Robotic Manipulation by Imitating Generated Videos Without Physical Demonstrations

📄 arXiv: 2507.00990v2 📥 PDF

作者: Shivansh Patel, Shraddhaa Mohan, Hanlin Mai, Unnat Jain, Svetlana Lazebnik, Yunzhu Li

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-07-01 (更新: 2025-07-04)

备注: Project Page: https://rigvid-robot.github.io/

💡 一句话要点

RIGVid：通过模仿AI生成视频实现机器人操作，无需物理演示。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 模仿学习 视频生成 扩散模型 视觉语言模型 6D姿态估计 无物理演示

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法依赖于物理演示或机器人特定训练，成本高昂且难以泛化。
  2. RIGVid利用视频扩散模型生成操作视频，并使用视觉-语言模型过滤，提取轨迹后迁移到机器人。
  3. 实验表明，过滤后的生成视频与真实演示效果相当，且优于关键点预测等替代方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“机器人模仿生成视频”（RIGVid）的系统，该系统使机器人能够仅通过模仿AI生成的视频来执行复杂的操纵任务，例如倾倒、擦拭和混合，而无需任何物理演示或机器人特定训练。给定一个语言命令和一个初始场景图像，视频扩散模型生成潜在的演示视频，视觉-语言模型（VLM）自动过滤掉不符合命令的结果。然后，6D姿态跟踪器从视频中提取对象轨迹，并将轨迹以与具体机器人无关的方式重新定位到机器人。通过广泛的真实世界评估，我们表明，经过滤的生成视频与真实演示一样有效，并且性能随着生成质量的提高而提高。我们还表明，依赖生成视频优于更紧凑的替代方案，例如使用VLM进行关键点预测，并且强大的6D姿态跟踪优于其他提取轨迹的方法，例如密集特征点跟踪。这些发现表明，最先进的现成模型生成的视频可以为机器人操纵提供有效的监督。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法通常需要大量的物理演示数据或针对特定机器人的训练，这限制了其可扩展性和泛化能力。获取高质量的物理演示数据成本高昂，并且难以覆盖各种复杂的操纵任务。此外，针对特定机器人训练的模型难以迁移到其他机器人平台。

核心思路：RIGVid的核心思路是利用AI生成的视频作为机器人的训练数据，从而避免了对物理演示的依赖。通过结合视频扩散模型和视觉-语言模型，RIGVid能够生成符合特定语言指令的演示视频，并从中提取对象轨迹，进而指导机器人的操作。这种方法的核心优势在于利用了AI生成数据的可扩展性和灵活性。

技术框架：RIGVid的整体框架包含三个主要阶段：1) 视频生成：给定语言命令和初始场景图像，使用视频扩散模型生成多个潜在的演示视频。2) 视频过滤：使用视觉-语言模型（VLM）对生成的视频进行过滤，筛选出符合语言命令的视频。3) 轨迹提取与重定向：使用6D姿态跟踪器从过滤后的视频中提取对象轨迹，并将轨迹以与具体机器人无关的方式重定向到机器人。

关键创新：RIGVid最重要的创新点在于利用AI生成的视频作为机器人操作的监督信号，从而摆脱了对物理演示的依赖。此外，RIGVid还创新性地结合了视频扩散模型和视觉-语言模型，实现了基于语言指令的视频生成和过滤。

关键设计：在视频生成阶段，使用了预训练的视频扩散模型，并针对机器人操作任务进行了微调。在视频过滤阶段，使用了CLIP等视觉-语言模型，通过计算视频帧和语言指令之间的相似度来筛选视频。在轨迹提取阶段，使用了基于深度学习的6D姿态跟踪器，以精确地估计对象在视频中的姿态。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RIGVid使用过滤后的生成视频进行训练，其性能与使用真实演示视频训练的性能相当。此外，RIGVid的性能随着生成视频质量的提高而提高。与使用VLM进行关键点预测等替代方案相比，RIGVid表现出更优越的性能。同时，使用6D姿态跟踪提取轨迹的方法优于使用密集特征点跟踪等方法。

🎯 应用场景

RIGVid具有广泛的应用前景，例如自动化装配、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。它可以帮助机器人完成各种复杂的操纵任务，例如物品抓取、组装、清洁等。通过利用AI生成的视频，RIGVid可以降低机器人部署和训练的成本，并提高机器人的灵活性和适应性。未来，RIGVid有望成为机器人操作领域的重要技术。

📄 摘要（原文）

This work introduces Robots Imitating Generated Videos (RIGVid), a system that enables robots to perform complex manipulation tasks--such as pouring, wiping, and mixing--purely by imitating AI-generated videos, without requiring any physical demonstrations or robot-specific training. Given a language command and an initial scene image, a video diffusion model generates potential demonstration videos, and a vision-language model (VLM) automatically filters out results that do not follow the command. A 6D pose tracker then extracts object trajectories from the video, and the trajectories are retargeted to the robot in an embodiment-agnostic fashion. Through extensive real-world evaluations, we show that filtered generated videos are as effective as real demonstrations, and that performance improves with generation quality. We also show that relying on generated videos outperforms more compact alternatives such as keypoint prediction using VLMs, and that strong 6D pose tracking outperforms other ways to extract trajectories, such as dense feature point tracking. These findings suggest that videos produced by a state-of-the-art off-the-shelf model can offer an effective source of supervision for robotic manipulation.