ManipDreamer3D : Synthesizing Plausible Robotic Manipulation Video with Occupancy-aware 3D Trajectory
作者: Ying Li, Xiaobao Wei, Xiaowei Chi, Yuming Li, Zhongyu Zhao, Hao Wang, Ningning Ma, Ming Lu, Sirui Han, Shanghang Zhang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-08-29 (更新: 2025-11-13)
备注: 7pages; 7figures; 3 tables
💡 一句话要点
提出ManipDreamer3D以解决机器人操控视频生成中的3D空间模糊问题
🎯 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: 机器人操控 3D轨迹规划 视频生成 扩散模型 数据稀缺
📋 核心要点
- 现有方法在生成机器人操控视频时主要依赖2D轨迹，导致3D空间模糊和碰撞问题。
- 本文提出ManipDreamer3D框架，通过3D轨迹规划和重建3D占用图，生成可信的3D操控视频。
- 实验结果显示，ManipDreamer3D生成的视频在视觉质量上显著优于现有方法，减少了人工干预需求。
📝 摘要（中文）
数据稀缺仍然是机器人操控领域的一大挑战。尽管扩散模型为生成机器人操控视频提供了有希望的解决方案，但现有方法主要依赖于2D轨迹，面临3D空间模糊的问题。本文提出了一种新框架ManipDreamer3D，从输入图像和文本指令生成可信的3D机器人操控视频。该方法结合了3D轨迹规划与从第三人称视角重建的3D占用图，并采用了一种新颖的轨迹到视频扩散模型。具体而言，ManipDreamer3D首先从输入图像重建3D占用表示，然后计算优化的3D末端执行器轨迹，最小化路径长度并避免碰撞。接下来，我们采用潜在编辑技术，从初始图像潜在空间和优化的3D轨迹创建视频序列。该过程使我们专门训练的轨迹到视频扩散模型能够生成机器人抓取和放置视频。实验结果表明，与现有方法相比，生成的视频在视觉质量上显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人操控视频生成中的数据稀缺和3D空间模糊问题。现有方法依赖于2D轨迹，导致在复杂环境中生成的视频缺乏可信度和准确性。
核心思路：ManipDreamer3D框架通过结合3D轨迹规划与重建的3D占用图，提供了一种新的生成方式。通过优化3D轨迹，减少碰撞并提高视频生成的可信度。
技术框架：该方法包括三个主要模块：首先，从输入图像重建3D占用表示；其次，计算优化的3D末端执行器轨迹；最后，利用潜在编辑技术生成视频序列。
关键创新：ManipDreamer3D的核心创新在于将3D轨迹规划与轨迹到视频的扩散模型相结合，显著提升了生成视频的质量和准确性。与现有方法相比，减少了对人工干预的依赖。
关键设计：在设计中，采用了优化路径长度的损失函数，确保生成的轨迹既短又安全。此外，网络结构经过专门训练，以支持轨迹到视频的生成过程。具体参数设置和网络架构细节在论文中进行了详细描述。
📊 实验亮点
实验结果表明，ManipDreamer3D生成的视频在视觉质量上显著优于现有方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），并且在减少人工干预方面表现出色，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究在机器人操控、自动化制造和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过生成高质量的操控视频，ManipDreamer3D可以帮助提升机器人在复杂环境中的操作能力，减少人工干预，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Data scarcity continues to be a major challenge in the field of robotic manipulation. Although diffusion models provide a promising solution for generating robotic manipulation videos, existing methods largely depend on 2D trajectories, which inherently face issues with 3D spatial ambiguity. In this work, we present a novel framework named ManipDreamer3D for generating plausible 3D-aware robotic manipulation videos from the input image and the text instruction. Our method combines 3D trajectory planning with a reconstructed 3D occupancy map created from a third-person perspective, along with a novel trajectory-to-video diffusion model. Specifically, ManipDreamer3D first reconstructs the 3D occupancy representation from the input image and then computes an optimized 3D end-effector trajectory, minimizing path length while avoiding collisions. Next, we employ a latent editing technique to create video sequences from the initial image latent and the optimized 3D trajectory. This process conditions our specially trained trajectory-to-video diffusion model to produce robotic pick-and-place videos. Our method generates robotic videos with autonomously planned plausible 3D trajectories, significantly reducing human intervention requirements. Experimental results demonstrate superior visual quality compared to existing methods.