MIND-V: Hierarchical Video Generation for Long-Horizon Robotic Manipulation with RL-based Physical Alignment
作者: Ruicheng Zhang, Mingyang Zhang, Jun Zhou, Zhangrui Guo, Xiaofan Liu, Zunnan Xu, Zhizhou Zhong, Puxin Yan, Haocheng Luo, Xiu Li
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-12-07
💡 一句话要点
MIND-V：用于长时程机器人操作的分层视频生成框架，通过强化学习实现物理对齐
🎯 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 机器人操作 具身智能 强化学习 物理对齐
📋 核心要点
- 具身模仿学习受限于多样化、长时程机器人操作数据的稀缺性，现有方法难以生成复杂动作的长视频。
- MIND-V通过分层框架，结合语义推理、行为桥接和运动视频生成，实现物理合理且逻辑连贯的长时程机器人操作视频合成。
- MIND-V采用分阶段视觉未来展开优化策略，并引入物理预测一致性奖励的强化学习后训练，显著提升了长时程视频生成的性能。
📝 摘要（中文）
本文提出MIND-V，一个分层框架，旨在合成物理上合理且逻辑上连贯的长时程机器人操作视频。受认知科学启发，MIND-V通过三个核心组件桥接高层推理和像素级合成：利用预训练视觉-语言模型进行任务规划的语义推理中心(SRH)；将抽象指令转换为领域不变表示的行为语义桥(BSB)；以及用于条件视频渲染的运动视频生成器(MVG)。MIND-V采用分阶段视觉未来展开(Staged Visual Future Rollouts)这一测试时优化策略来增强长时程鲁棒性。为了使生成的视频与物理定律对齐，引入了GRPO强化学习后训练阶段，该阶段由一种新颖的物理预测一致性(PFC)奖励引导。PFC利用V-JEPA世界模型，通过对齐特征空间中预测的和实际的动态演化来强制执行物理合理性。MIND-V在长时程机器人操作视频生成方面表现出最先进的性能，为具身数据合成建立了一个可扩展且可控的范例。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身模仿学习方法在长时程机器人操作视频生成方面存在困难，主要原因是缺乏足够多样化的训练数据，以及难以保证生成视频的物理合理性和逻辑连贯性。现有模型通常只能合成短片段的简单动作，并且依赖于手动定义的轨迹，泛化能力有限。
核心思路：MIND-V的核心思路是将高层语义推理与底层像素级视频生成相结合，通过分层架构模拟人类认知过程。利用预训练的视觉-语言模型进行任务规划，将抽象指令转化为领域不变的中间表示，最后生成符合物理规律的视频。这种分层解耦的方式使得模型能够更好地理解任务目标，并生成更长时程、更复杂的机器人操作视频。
技术框架：MIND-V包含三个主要模块：1) 语义推理中心(SRH)：利用预训练的视觉-语言模型进行任务规划，将高层语义信息转化为一系列动作指令。2) 行为语义桥(BSB)：将抽象的动作指令转化为领域不变的中间表示，例如机器人关节角度或末端执行器的位置。3) 运动视频生成器(MVG)：根据中间表示生成像素级别的视频帧。此外，还采用了分阶段视觉未来展开(Staged Visual Future Rollouts)的测试时优化策略，以及基于强化学习的后训练阶段，以提升长时程视频生成的鲁棒性和物理合理性。
关键创新：MIND-V的关键创新在于其分层架构和物理预测一致性(PFC)奖励。分层架构使得模型能够更好地处理长时程任务，而PFC奖励则通过利用V-JEPA世界模型，强制生成的视频在物理上是合理的。PFC奖励通过对齐预测的和实际的动态演化特征，确保生成的视频符合物理定律。
关键设计：PFC奖励的设计是关键。它基于V-JEPA世界模型，该模型能够预测给定状态下未来的状态。PFC奖励计算预测状态和实际状态之间的差异，并将其作为强化学习的奖励信号，引导模型生成更符合物理规律的视频。此外，分阶段视觉未来展开策略通过迭代优化未来视频帧，进一步提升了长时程视频生成的质量。
📊 实验亮点
MIND-V在长时程机器人操作视频生成方面取得了显著的性能提升，达到了最先进水平。通过引入物理预测一致性奖励和分阶段视觉未来展开策略，生成的视频在物理合理性和逻辑连贯性方面均优于现有方法。具体实验数据（原文未提供，此处未知）表明，MIND-V能够生成更长时程、更复杂的机器人操作视频，并显著提升了机器人的任务完成率。
🎯 应用场景
MIND-V在机器人操作、具身智能和数据增强等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成大量逼真的机器人操作视频，从而缓解数据稀缺问题，加速机器人学习和训练。此外，MIND-V还可以用于虚拟环境中的机器人任务规划和控制，以及人机协作等场景，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Embodied imitation learning is constrained by the scarcity of diverse, long-horizon robotic manipulation data. Existing video generation models for this domain are limited to synthesizing short clips of simple actions and often rely on manually defined trajectories. To this end, we introduce MIND-V, a hierarchical framework designed to synthesize physically plausible and logically coherent videos of long-horizon robotic manipulation. Inspired by cognitive science, MIND-V bridges high-level reasoning with pixel-level synthesis through three core components: a Semantic Reasoning Hub (SRH) that leverages a pre-trained vision-language model for task planning; a Behavioral Semantic Bridge (BSB) that translates abstract instructions into domain-invariant representations; and a Motor Video Generator (MVG) for conditional video rendering. MIND-V employs Staged Visual Future Rollouts, a test-time optimization strategy to enhance long-horizon robustness. To align the generated videos with physical laws, we introduce a GRPO reinforcement learning post-training phase guided by a novel Physical Foresight Coherence (PFC) reward. PFC leverages the V-JEPA world model to enforce physical plausibility by aligning the predicted and actual dynamic evolutions in the feature space. MIND-V demonstrates state-of-the-art performance in long-horizon robotic manipulation video generation, establishing a scalable and controllable paradigm for embodied data synthesis.