TaskSense: Focusing on What Matters in World Models

📄 arXiv: 2608.06544v1 📥 PDF

作者: SM Mazharul Islam, Manfred Huber

分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-08-06

💡 一句话要点

提出TaskSense以解决视觉控制中的任务相关性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉控制 世界模型 任务相关性 空间注意力 逆动力学 深度学习 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有的视觉控制方法在重建观测时，往往忽视了任务相关内容，导致潜在表示受到干扰，影响控制性能。
  2. TaskSense通过引入可微分的随机空间注意力机制，聚焦于任务相关区域，从而提高潜在表示的有效性。
  3. 实验结果表明，TaskSense在Distracting Control Suite上显著优于DreamerV3，展示了其在视觉干扰下的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

视觉控制中的世界模型通常通过重建观测来学习紧凑的潜在状态，但任务相关内容往往仅占观测的一小部分，背景杂乱和干扰物消耗了宝贵的表示能力。为了解决这一问题，本文提出了TaskSense，一个以任务为中心的世界建模框架，通过可微分的随机空间注意力机制在潜在编码之前强制任务相关性。该框架通过辅助的逆动力学目标增强训练，重建仅关注的区域，从而鼓励潜在表示保留任务相关信息。与DreamerV3基线相比，TaskSense在DeepMind控制套件上保持竞争力，并在Distracting Control Suite上表现优越，显示出对视觉干扰的显著鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉控制方法中潜在表示对任务无关视觉内容的偏倚问题。现有方法在重建观测时，往往会保留大量背景杂乱信息，导致控制信号的稀释和性能下降。

核心思路：TaskSense的核心思想是通过可微分的随机空间注意力机制，优先关注任务相关区域，从而提高潜在表示的有效性。通过引入辅助的逆动力学目标，进一步增强了模型对控制相关特征的学习能力。

技术框架：TaskSense的整体架构包括三个主要模块：1) 随机空间注意力机制，用于选择任务相关区域；2) 逆动力学目标，增强训练信号；3) 解码器，基于采样的注意力图进行重建。

关键创新：TaskSense的主要创新在于引入了随机空间注意力机制，使得模型能够在潜在编码之前就聚焦于任务相关内容，从而显著提高了对视觉干扰的鲁棒性。与传统方法相比，TaskSense更有效地利用了表示能力。

关键设计：在设计中，注意力机制是可微分的，允许模型在训练过程中动态调整关注区域。损失函数结合了重建损失和逆动力学目标，以确保潜在表示的有效性和任务相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，TaskSense在DeepMind控制套件上与DreamerV3保持竞争力，并在Distracting Control Suite上表现出色，显示出在视觉干扰下的鲁棒性提升。具体而言，TaskSense在Distracting Control Suite上的性能超越了DreamerV3，证明了其有效性。

🎯 应用场景

TaskSense的研究成果在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域具有广泛的应用潜力。通过提高模型对视觉干扰的鲁棒性，该方法能够在复杂环境中实现更高效的决策和控制，推动智能体在真实世界中的应用。

📄 摘要（原文）

World models for visual control typically learn compact latent states by reconstructing observations, implicitly encouraging representations to preserve information across the entire visual input. However, task-relevant content often occupies only a small fraction of the observation, while background clutter and distractors consume valuable representational capacity. This mismatch between visual reconstruction and control objectives biases latent representations to model task-irrelevant visual content, diluting learning signals for control-relevant features and severely degrading downstream performance under visual distractions. We introduce TaskSense, a task-centric world modeling framework that enforces task relevance before latent encoding through a differentiable stochastic spatial attention mechanism conditioned on the previous latent state. To steer attention toward control-relevant regions, we augment training with an auxiliary inverse-dynamics objective. Rather than reconstructing the full observation, the world model reconstructs only the attended regions, encouraging latent representations to preserve task-relevant information while discarding irrelevant visual content. The decoder is further conditioned on the sampled attention map, enabling consistent reconstruction despite stochastic attention. Compared with the DreamerV3 baseline, TaskSense maintains competitive performance on the DeepMind Control Suite while consistently outperforming DreamerV3 on the Distracting Control Suite, demonstrating substantially improved robustness to visual distractions. Qualitative analysis further confirms that the learned attention, guided by inverse-dynamics supervision, consistently localizes control-relevant regions while suppressing irrelevant visual content.