ViPRA: Video Prediction for Robot Actions
作者: Sandeep Routray, Hengkai Pan, Unnat Jain, Shikhar Bahl, Deepak Pathak
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-11-11
备注: Website: https://vipra-project.github.io
💡 一句话要点
ViPRA：利用视频预测模型学习机器人动作控制策略
🎯 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) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 视频预测 机器人动作 无监督学习 潜在动作 连续控制
📋 核心要点
- 现有机器人学习方法依赖大量带标签数据，而人类或遥操作机器人的视频缺乏动作标签，限制了其应用。
- ViPRA通过视频预测模型学习场景动态的潜在动作表示，并利用分块流匹配解码器生成机器人控制指令。
- 实验表明，ViPRA在SIMPLER基准和真实操作任务中均优于现有方法，实现了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为视频预测机器人动作（ViPRA）的预训练-微调框架，旨在从无动作标签的视频中学习连续的机器人控制策略。该方法训练一个视频-语言模型，使其能够预测未来的视觉观测和以运动为中心的潜在动作，这些潜在动作作为场景动态的中间表示。利用感知损失和光流一致性来训练这些潜在动作，确保其反映物理上合理的行为。在下游控制中，引入了一种分块流匹配解码器，仅使用100到200个遥操作演示，将潜在动作映射到机器人特定的连续动作序列。该方法避免了昂贵的动作标注，支持跨不同机器人形态的泛化，并通过分块动作解码实现高达22 Hz的平滑、高频连续控制。与先前将预训练视为自回归策略学习的潜在动作工作不同，ViPRA显式地建模了变化的内容和方式。实验结果表明，该方法优于强大的基线方法，在SIMPLER基准测试中获得了16%的提升，在真实世界操作任务中获得了13%的提升。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法通常需要大量的带标签数据，而获取这些数据成本高昂。另一方面，互联网上存在大量的无标签视频，例如人类操作或遥操作机器人的视频，这些视频蕴含丰富的物理交互信息，但由于缺乏动作标签，难以直接用于机器人学习。因此，如何利用这些无标签视频来学习有效的机器人控制策略是一个重要的挑战。
核心思路：ViPRA的核心思路是利用视频预测模型学习场景动态的潜在动作表示。具体来说，该方法训练一个视频-语言模型，使其能够预测未来的视觉观测和以运动为中心的潜在动作。这些潜在动作作为场景动态的中间表示，能够捕捉视频中的物理交互信息，从而避免了直接预测动作的困难。
技术框架：ViPRA的整体框架包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，使用大量的无标签视频训练一个视频-语言模型，使其能够预测未来的视觉观测和潜在动作。在微调阶段，使用少量的带标签数据（例如100-200个遥操作演示）训练一个分块流匹配解码器，将潜在动作映射到机器人特定的连续动作序列。该解码器将潜在动作序列分割成多个chunk，然后分别预测每个chunk对应的机器人动作序列。
关键创新：ViPRA的关键创新在于显式地建模了变化的内容和方式。与先前将预训练视为自回归策略学习的潜在动作工作不同，ViPRA不仅预测了未来的视觉观测（即变化的内容），还预测了以运动为中心的潜在动作（即变化的方式）。这种显式的建模方式使得ViPRA能够更好地捕捉视频中的物理交互信息，从而学习到更有效的机器人控制策略。
关键设计：ViPRA的关键设计包括以下几个方面：1) 使用感知损失和光流一致性来训练潜在动作，确保其反映物理上合理的行为。2) 引入分块流匹配解码器，将潜在动作映射到机器人特定的连续动作序列，实现高频连续控制。3) 使用视频-语言模型，将视觉信息和语言信息结合起来，提高模型的泛化能力。
📊 实验亮点
ViPRA在SIMPLER基准测试中获得了16%的性能提升，在真实世界操作任务中获得了13%的性能提升。这些实验结果表明，ViPRA能够有效地利用无标签视频数据学习机器人控制策略，并且具有良好的泛化能力。此外，ViPRA通过分块动作解码实现了高达22 Hz的平滑、高频连续控制。
🎯 应用场景
ViPRA具有广泛的应用前景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗机器人等。该方法可以利用大量的无标签视频数据，降低机器人学习的成本，提高机器人的智能化水平。此外，ViPRA还可以应用于虚拟现实、游戏等领域，生成更加逼真的动画效果。
📄 摘要（原文）
Can we turn a video prediction model into a robot policy? Videos, including those of humans or teleoperated robots, capture rich physical interactions. However, most of them lack labeled actions, which limits their use in robot learning. We present Video Prediction for Robot Actions (ViPRA), a simple pretraining-finetuning framework that learns continuous robot control from these actionless videos. Instead of directly predicting actions, we train a video-language model to predict both future visual observations and motion-centric latent actions, which serve as intermediate representations of scene dynamics. We train these latent actions using perceptual losses and optical flow consistency to ensure they reflect physically grounded behavior. For downstream control, we introduce a chunked flow matching decoder that maps latent actions to robot-specific continuous action sequences, using only 100 to 200 teleoperated demonstrations. This approach avoids expensive action annotation, supports generalization across embodiments, and enables smooth, high-frequency continuous control upto 22 Hz via chunked action decoding. Unlike prior latent action works that treat pretraining as autoregressive policy learning, explicitly models both what changes and how. Our method outperforms strong baselines, with a 16% gain on the SIMPLER benchmark and a 13% improvement across real world manipulation tasks. We will release models and code at https://vipra-project.github.io