Video Generation Models in Robotics - Applications, Research Challenges, Future Directions
作者: Zhiting Mei, Tenny Yin, Ola Shorinwa, Apurva Badithela, Zhonghe Zheng, Joseph Bruno, Madison Bland, Lihan Zha, Asher Hancock, Jaime Fernández Fisac, Philip Dames, Anirudha Majumdar
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2026-01-12
💡 一句话要点
综述视频生成模型在机器人领域的应用，分析挑战与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频生成模型 机器人 具身世界模型 模仿学习 强化学习
📋 核心要点
- 基于物理的机器人模拟面临简化假设的瓶颈，难以捕捉真实世界中细粒度的交互和复杂动力学。
- 利用视频生成模型作为具身世界模型，能够以高保真度模拟物理世界，克服传统方法在表达能力上的局限性。
- 综述了视频模型在机器人领域的应用，并指出了指令遵循、物理幻觉和安全内容生成等挑战，为未来研究提供方向。
📝 摘要（中文）
视频生成模型已成为物理世界的高保真模型，能够合成高质量的视频，捕捉智能体与其环境之间细粒度的交互，并以多模态用户输入为条件。它们令人印象深刻的能力解决了基于物理的模拟器面临的许多长期挑战，推动了在机器人等许多问题领域的广泛应用。例如，视频模型能够实现逼真、物理一致的可变形体模拟，而无需做出过度的简化假设，这在基于物理的模拟中是一个主要的瓶颈。此外，视频模型可以作为基础世界模型，以细粒度和富有表现力的方式捕捉世界的动态。因此，它们克服了仅用语言抽象描述复杂物理交互的有限表达能力。本文综述了视频模型及其在机器人领域作为具身世界模型的应用，包括经济高效的数据生成和模仿学习中的动作预测、强化学习中的动力学和奖励建模、视觉规划和策略评估。此外，我们强调了阻碍视频模型在机器人中可信集成的重大挑战，包括指令遵循不佳、物理违反等幻觉、以及不安全的内容生成，以及重要的数据管理、训练和推理成本等基本限制。我们提出了潜在的未来方向，以应对这些开放的研究挑战，以激励研究并最终促进更广泛的应用，尤其是在安全关键环境中。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于物理的机器人模拟器在模拟复杂环境和交互时面临诸多挑战。例如，对可变形物体的精确模拟需要大量的计算资源，并且常常需要进行过度简化，导致模拟结果与真实世界存在偏差。此外，传统的基于语言的抽象方法在描述细粒度的物理交互时表达能力有限。
核心思路：该综述的核心思路是利用视频生成模型作为机器人领域的具身世界模型。视频生成模型能够学习物理世界的动态，并生成逼真的视频序列，从而克服了传统模拟器的局限性。通过将视频模型与机器人控制算法相结合，可以实现更高效、更鲁棒的机器人行为。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有视频生成模型在机器人领域的应用进行了全面的回顾和分析。它涵盖了视频模型在模仿学习、强化学习、视觉规划和策略评估等方面的应用。同时，该综述还指出了视频模型在机器人领域应用中面临的挑战，例如指令遵循不佳、物理幻觉和安全内容生成等。
关键创新：该综述的关键创新在于它首次系统地总结了视频生成模型在机器人领域的应用，并指出了该领域未来的研究方向。它强调了视频模型作为具身世界模型在机器人领域的重要性，并为研究人员提供了一个全面的参考。
关键设计：该综述没有涉及具体的技术细节，而是侧重于对现有研究的总结和分析。它讨论了不同类型的视频生成模型，例如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和Transformer模型，以及它们在机器人领域的应用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面回顾了视频生成模型在机器人领域的应用，并指出了当前研究的局限性和未来的研究方向。它强调了视频模型在模仿学习、强化学习、视觉规划和策略评估等方面的潜力，并为研究人员提供了一个有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果对机器人领域的多个方面具有潜在的应用价值，包括：更逼真的机器人模拟、更智能的机器人控制、更安全的机器人操作。例如，在自动驾驶领域，视频生成模型可以用于生成各种复杂的交通场景，从而提高自动驾驶系统的鲁棒性。在医疗机器人领域，视频生成模型可以用于模拟手术过程，从而帮助医生进行手术规划和训练。
📄 摘要（原文）
Video generation models have emerged as high-fidelity models of the physical world, capable of synthesizing high-quality videos capturing fine-grained interactions between agents and their environments conditioned on multi-modal user inputs. Their impressive capabilities address many of the long-standing challenges faced by physics-based simulators, driving broad adoption in many problem domains, e.g., robotics. For example, video models enable photorealistic, physically consistent deformable-body simulation without making prohibitive simplifying assumptions, which is a major bottleneck in physics-based simulation. Moreover, video models can serve as foundation world models that capture the dynamics of the world in a fine-grained and expressive way. They thus overcome the limited expressiveness of language-only abstractions in describing intricate physical interactions. In this survey, we provide a review of video models and their applications as embodied world models in robotics, encompassing cost-effective data generation and action prediction in imitation learning, dynamics and rewards modeling in reinforcement learning, visual planning, and policy evaluation. Further, we highlight important challenges hindering the trustworthy integration of video models in robotics, which include poor instruction following, hallucinations such as violations of physics, and unsafe content generation, in addition to fundamental limitations such as significant data curation, training, and inference costs. We present potential future directions to address these open research challenges to motivate research and ultimately facilitate broader applications, especially in safety-critical settings.