RoboMirror: Understand Before You Imitate for Video to Humanoid Locomotion
作者: Zhe Li, Cheng Chi, Yangyang Wei, Boan Zhu, Tao Huang, Zhenguo Sun, Yibo Peng, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Fangzhou Liu, Chang Xu, Shanghang Zhang
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-12-29
💡 一句话要点
RoboMirror：提出一种基于视频理解的人形机器人运动模仿框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 人形机器人 运动控制 视频理解 视觉语言模型 扩散模型 运动意图 远程呈现
📋 核心要点
- 现有的人形机器人运动系统依赖于人工标注的运动捕捉轨迹或稀疏的文本命令，缺乏对视觉内容的理解。
- RoboMirror利用视觉语言模型从视频中提取运动意图，并以此为条件驱动扩散模型生成运动，实现理解驱动的模仿。
- 实验表明，RoboMirror在远程呈现、降低控制延迟和提高任务成功率方面均优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出RoboMirror，一种无需重定向的视频到人形机器人运动框架，旨在实现“理解先于模仿”。该框架利用视觉语言模型（VLM）将第一人称/第三人称视角视频提炼成视觉运动意图，直接调节基于扩散模型的策略，生成物理上合理且语义对齐的运动，无需显式的姿态重建或重定向。大量实验验证了RoboMirror的有效性，它支持通过第一人称视频进行远程呈现，显著降低了第三人称控制的延迟（降低80%），并实现了比基线方法高3.7%的任务成功率。通过围绕视频理解重构人形机器人控制，弥合了视觉理解和动作之间的差距。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人运动控制方法主要依赖于两种方式：一是使用人工设计的运动捕捉数据，二是使用稀疏的文本指令。前者需要大量的人工标注，成本高昂；后者则存在语义稀疏性和流水线误差的问题，难以实现精确的控制。此外，现有的基于视频的方法通常只进行机械的姿态模仿，缺乏对视频内容的深层理解，无法实现智能的运动控制。
核心思路：RoboMirror的核心思路是“理解先于模仿”，即首先通过视觉语言模型（VLM）理解视频中的运动意图，然后利用这些意图来指导人形机器人的运动。这种方法避免了直接进行姿态重建或重定向，而是将视频理解作为运动控制的关键环节，从而实现更智能、更自然的运动控制。
技术框架：RoboMirror的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视频输入模块：接收第一人称或第三人称视角的视频作为输入。2) 视觉语言模型（VLM）：将视频帧转换为运动意图的文本描述。3) 扩散模型策略：以运动意图为条件，生成人形机器人的运动轨迹。4) 运动控制模块：将运动轨迹转化为机器人的关节控制指令。整个流程无需显式的姿态重建或重定向。
关键创新：RoboMirror最重要的创新点在于它将视觉理解融入到人形机器人运动控制中，通过视觉语言模型提取视频中的运动意图，并以此为条件驱动运动生成。这种方法摆脱了对人工标注数据的依赖，实现了基于视觉理解的智能运动控制。与现有方法相比，RoboMirror能够更好地理解视频内容，生成更符合语义的运动。
关键设计：RoboMirror的关键设计包括：1) 选择合适的视觉语言模型，以准确提取视频中的运动意图。2) 设计有效的扩散模型策略，以生成物理上合理且语义对齐的运动轨迹。3) 优化运动控制模块，以实现精确的机器人关节控制。论文中可能还涉及损失函数的设计，例如用于保证生成运动与视频意图一致性的损失函数，以及用于保证运动物理合理性的损失函数。具体的网络结构和参数设置在论文中会有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RoboMirror在多个实验中表现出色。在远程呈现任务中，它能够通过第一人称视频实现对人形机器人的有效控制。在第三人称控制任务中，RoboMirror将控制延迟降低了80%。此外，RoboMirror在任务成功率方面也优于基线方法，实现了3.7%的提升。这些实验结果表明，RoboMirror是一种有效且实用的视频到人形机器人运动框架。
🎯 应用场景
RoboMirror具有广泛的应用前景，例如远程呈现、虚拟现实、游戏和机器人辅助等领域。通过第一人称视频，用户可以远程控制人形机器人执行各种任务。在虚拟现实和游戏中，RoboMirror可以实现更逼真的角色动画和交互。此外，RoboMirror还可以应用于机器人辅助康复和训练等领域，帮助人们更好地进行运动学习。
📄 摘要（原文）
Humans learn locomotion through visual observation, interpreting visual content first before imitating actions. However, state-of-the-art humanoid locomotion systems rely on either curated motion capture trajectories or sparse text commands, leaving a critical gap between visual understanding and control. Text-to-motion methods suffer from semantic sparsity and staged pipeline errors, while video-based approaches only perform mechanical pose mimicry without genuine visual understanding. We propose RoboMirror, the first retargeting-free video-to-locomotion framework embodying "understand before you imitate". Leveraging VLMs, it distills raw egocentric/third-person videos into visual motion intents, which directly condition a diffusion-based policy to generate physically plausible, semantically aligned locomotion without explicit pose reconstruction or retargeting. Extensive experiments validate the effectiveness of RoboMirror, it enables telepresence via egocentric videos, drastically reduces third-person control latency by 80%, and achieves a 3.7% higher task success rate than baselines. By reframing humanoid control around video understanding, we bridge the visual understanding and action gap.