Cycle WAM: Coupling Action and Video through Cycle Consistency
作者: Qinglin Yang, Jiepeng Wang, Yuxing Huang, Haibin Huang, Kai Xu, Chi Zhang, Ruizhen Hu, Xuelong Li
分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-11-03
💡 一句话要点
提出Cycle WAM以解决视频与动作一致性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视频建模 动作识别 多模态学习 因果关系 循环重建 机器人控制 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法未能确保动作与其视觉后果之间的一致性，限制了预训练能力的有效利用。
- 提出Cycle WAM，通过双向转换和循环重建目标强化视频与动作之间的对应关系。
- Cycle WAM在LIBERO-Pro上实现了最先进的性能，并显著提升了DreamZero在DROID上的表现。
📝 摘要（中文）
近年来，视频建模的进展推动了世界动作模型（WAM）的显著发展。现有方法通过解码潜在表示或从生成视频中推断动作来利用预训练视频先验。然而，这些方法未能确保动作与其预测的视觉后果之间的一致性，限制了预训练能力的使用。本文将视频和动作视为通过因果关系连接的配对模态，并通过统一的训练框架学习其对应关系。Cycle WAM首先通过双向转换增强视频-动作共同训练，以强化跨模态对应关系并恢复正向和逆向动力学。接着，引入可微分的循环重建目标，进一步耦合这两个映射。最终模型支持正向和逆向动力学，并通过更有效地利用预训练视频先验来提高性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有方法在视频与动作之间缺乏一致性的问题，导致预训练能力的利用受限。
核心思路：通过将视频和动作视为因果关系下的配对模态，Cycle WAM采用统一的训练框架，利用双向转换和循环重建目标来强化它们之间的对应关系。
技术框架：整体架构包括视频-动作共同训练模块、双向转换模块和循环重建目标模块。首先进行视频和动作的双向转换，然后通过循环重建目标进一步耦合这两个映射。
关键创新：Cycle WAM的主要创新在于引入了可微分的循环重建目标，使得视频和动作之间的映射更加紧密，显著提升了模型的性能。
关键设计：在损失函数设计上，结合了重建损失和映射一致性损失，确保模型在训练过程中能够有效学习到正向和逆向动力学。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Cycle WAM在LIBERO-Pro数据集上实现了最先进的性能，相较于现有方法在DROID数据集上显著提升了DreamZero的表现，展示了更清晰的视觉细节和更强的逆向动力学能力。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人控制、自动驾驶和人机交互等领域。通过更好地理解视频与动作之间的关系，能够提升机器人在复杂环境中的决策能力和适应性，推动智能系统的发展。
📄 摘要（原文）
Recent advances in video modeling have driven substantial progress in world action models (WAMs). Existing approaches exploit pretrained video priors by decoding actions from latent representations or inferring them from generated videos. The underlying link is causal: robot actions produce changes in the scene, and video observations of these changes provide evidence for inferring the actions that produced them. However, existing training formulations do not by themselves ensure that actions and their predicted visual consequences are consistent, potentially limiting the use of pretrained capabilities. We treat video and action as paired modalities linked by this causal relationship and learn their correspondence through a unified training framework designed to better exploit pretrained video priors. Cycle WAM first augments video-action co-training with bidirectional conversion to reinforce cross-modal correspondence and recover forward and inverse dynamics. It then introduces a differentiable cycle-reconstruction objective to further couple the two mappings. The resulting model supports both forward and inverse dynamics, with the potential to improve performance through more effective use of pretrained video priors. Cycle WAM achieves state-of-the-art performance among comparable methods on LIBERO-Pro and substantially improves DreamZero on DROID. Comparisons with UWM characterize its inverse-dynamics performance and show sharper visual detail in the displayed forward-dynamics predictions.