WorldLine: Action-Driven Visual Simulation for Robotic Manipulation
作者: Shenghe Zheng, Wenbo Li, Jiyao Zhang, Bin Xia, Haoyang Huang, Nan Duan, Jiaya Jia
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-09-29
备注: A work about visual simulators for embodied AI
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出WorldLine以解决机器人操控中的视觉模拟问题
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 视觉模拟 机器人操控 动作驱动 动态学习 多视角训练 任务成功率 蒸馏训练
📋 核心要点
- 现有的视觉模拟器往往在视觉可信度与动作准确性之间存在权衡，导致机器人在执行任务时的表现不佳。
- WorldLine通过从大量无动作视频中学习动态，并结合多视角和失败案例进行训练，提升了机器人与物体的交互预测能力。
- 实验结果显示，WorldLine在任务成功率和视觉质量上均优于现有基线，尤其在失败轨迹的处理上表现突出。
📝 摘要（中文）
现实世界中的机器人学习受到收集经验和评估候选行为成本的限制。视频生成模型为视觉模拟器提供了可扩展的基础，但往往偏向视觉可信度而非准确的动作跟随和一致的机器人-物体动态。本文提出WorldLine，一个动作驱动的视觉模拟器，解耦了可转移动态学习与异构动作基础。WorldLine从超过10,000小时的无动作机器人视频中学习操控动态，并利用超过2,000小时的动作轨迹进行基础。通过图像空间动作表示提供跨不同机器人平台的共享控制接口，结合多视角和失败增强训练，提升了交互敏感的预测能力。实验表明，WorldLine在多个设置中保持了强大的视觉质量和机器人运动一致性。其在失败轨迹上的机器人掩膜IoU提升了0.1626，任务成功率提高了21.4个百分点。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视觉模拟器在动作跟随和机器人-物体动态一致性方面的不足，尤其是在缺乏共享数据的情况下。
核心思路：WorldLine通过从大量无动作视频中学习操控动态，并通过图像空间的动作表示实现跨平台的控制接口，旨在提高模拟的准确性和可转移性。
技术框架：WorldLine的整体架构包括数据收集模块（无动作视频和动作轨迹）、动态学习模块（基于视频的动态学习）、动作表示模块（图像空间动作表示）和训练模块（多视角和失败增强训练）。
关键创新：WorldLine的主要创新在于其解耦了动态学习与动作基础，使得不同机器人平台之间的知识可以共享，提升了模拟的灵活性和准确性。
关键设计：在训练过程中，采用了关系正则化的损失函数，结合多视角数据和失败案例，确保模型在交互敏感性上的表现。同时，机器人聚焦的少步蒸馏方法提高了因果推理的效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，WorldLine在多个设置中保持了强大的视觉质量和机器人运动一致性。在失败轨迹上，其机器人掩膜IoU提升了0.1626，任务成功率提升了21.4个百分点，显示出显著的性能优势。
🎯 应用场景
WorldLine的研究成果在机器人操控、自动化生产和智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过提高机器人在复杂环境中的决策能力和执行效率，能够显著提升机器人在实际任务中的表现，推动智能机器人技术的进步。
📄 摘要（原文）
Real-world robot learning is constrained by the cost of collecting experience and evaluating candidate behaviors. Video generation models offer a scalable foundation for visual simulators that predict action outcomes before physical execution. Yet they often favor visual plausibility over accurate action following and coherent robot--object dynamics, while action-conditioned simulators depend on scarce, embodiment-specific data that are difficult to share across incompatible control spaces. We introduce WorldLine, an action-driven visual simulator that decouples transferable dynamics learning from heterogeneous action grounding. WorldLine learns manipulation dynamics from more than 10,000 hours of action-free robot videos and grounds them using over 2,000 hours of action trajectories across more than ten embodiments. An image-space action representation provides a shared control interface across embodiments, while multi-view and failure-enriched training with relational regularization improves interaction-sensitive prediction. Robot-focused few-step distillation enables efficient causal rollout while preserving action-critical motion. Across held-out and out-of-domain settings, WorldLine maintains strong visual quality and robot-motion agreement; on failed trajectories, it improves robot-mask IoU by 0.1626 over the strongest baseline. It predicts trajectory success with 74% mean accuracy across RoboTwin and AgiBot, one percentage point above the strongest baseline. Without RoboTwin training or adaptation, its rollouts improve task success by up to 21.4 percentage points over direct policy execution. Together, these capabilities make WorldLine a scalable and efficient visual simulator for policy evaluation and embodied planning. More results are available at \href{https://zhengsh123.github.io/WorldLine/}{project page}.