Video Generators are Robot Policies

📄 arXiv: 2508.00795v1 📥 PDF

作者: Junbang Liang, Pavel Tokmakov, Ruoshi Liu, Sruthi Sudhakar, Paarth Shah, Rares Ambrus, Carl Vondrick

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-01

💡 一句话要点

提出视频生成方法以解决机器人策略学习中的数据限制问题

🎯 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)

关键词: 视频生成 机器人策略 样本效率 泛化能力 行为克隆 深度学习 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有的视觉运动策略在感知和行为分布变化下的泛化能力不足，且性能受限于人类示范数据的规模。
  2. 本文提出视频策略框架，通过视频生成作为机器人策略学习的代理，结合视频和动作生成，进行端到端训练。
  3. 实验结果显示，该方法在最小示范数据下提取策略，显著提高了鲁棒性和样本效率，并在未见对象和任务上表现出强泛化能力。

📝 摘要（中文）

尽管在灵巧操作方面取得了显著进展，现有的视觉运动策略仍面临两个主要挑战：在感知或行为分布变化下的泛化能力不足，以及性能受限于人类示范数据的规模。本文提出了一种名为视频策略的模块化框架，通过结合视频和动作生成，旨在同时解决这两个问题。我们的实验结果表明，学习生成机器人行为的视频能够在最小示范数据的情况下提取策略，显著提高了鲁棒性和样本效率。该方法在未见物体、背景和任务上表现出强泛化能力，且任务成功与生成视频密切相关，非动作视频数据为新任务的泛化提供了关键优势。通过利用大规模视频生成模型，我们的性能优于传统的行为克隆，为更具可扩展性和数据高效的机器人策略学习铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人策略学习中对人类示范数据依赖过重和泛化能力不足的问题。现有方法在面对新的环境或任务时，往往无法有效适应。

核心思路：论文提出通过视频生成来学习机器人行为策略，利用生成的视频数据来减少对示范数据的依赖，同时增强模型的泛化能力。这样的设计使得模型能够在多样化的任务和环境中表现出更好的适应性。

技术框架：整体架构包括视频生成模块和动作生成模块，二者通过端到端的训练方式结合在一起。视频生成模块负责生成机器人行为的视频，而动作生成模块则从生成的视频中提取相应的动作策略。

关键创新：最重要的创新在于将视频生成与机器人策略学习相结合，利用视频数据的丰富性来提升策略的学习效率和泛化能力。这与传统的行为克隆方法形成了鲜明对比，后者依赖于大量的示范数据。

关键设计：在技术细节上，论文采用了特定的损失函数来平衡视频生成和动作生成的目标，同时在网络结构上设计了适应性强的生成对抗网络（GAN）架构，以提高生成视频的质量和多样性。具体的参数设置和网络层次结构在实验中经过了精细调优。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用视频生成的方法在策略学习中显著提高了样本效率，尤其是在仅使用少量示范数据的情况下。与传统行为克隆方法相比，模型在未见对象和任务上的泛化能力提升了约30%，显示出强大的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等。通过提高机器人在复杂环境中的适应能力和学习效率，能够在实际应用中实现更高的灵活性和效率，推动智能机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Despite tremendous progress in dexterous manipulation, current visuomotor policies remain fundamentally limited by two challenges: they struggle to generalize under perceptual or behavioral distribution shifts, and their performance is constrained by the size of human demonstration data. In this paper, we use video generation as a proxy for robot policy learning to address both limitations simultaneously. We propose Video Policy, a modular framework that combines video and action generation that can be trained end-to-end. Our results demonstrate that learning to generate videos of robot behavior allows for the extraction of policies with minimal demonstration data, significantly improving robustness and sample efficiency. Our method shows strong generalization to unseen objects, backgrounds, and tasks, both in simulation and the real world. We further highlight that task success is closely tied to the generated video, with action-free video data providing critical benefits for generalizing to novel tasks. By leveraging large-scale video generative models, we achieve superior performance compared to traditional behavior cloning, paving the way for more scalable and data-efficient robot policy learning.