Clone Deterministic 3D Worlds
作者: Zaishuo Xia, Yukuan Lu, Xinyi Li, Yifan Xu, Yubei Chen
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-10-30 (更新: 2025-11-18)
💡 一句话要点
提出几何正则化世界模型(GRWM)，用于高保真克隆确定性3D世界。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 世界模型 确定性3D世界 几何正则化 时间对比学习 潜在空间 机器人导航
📋 核心要点
- 现有世界模型侧重开放世界随机生成，忽略了确定性3D场景高保真建模的需求，限制了智能体在特定环境中的应用。
- 论文提出几何正则化世界模型(GRWM)，通过时间对比学习对潜在空间进行几何约束，使其更好地反映物理状态流形。
- 实验证明，GRWM能有效提升确定性3D世界的克隆保真度，验证了几何正则化作为稳定世界建模归纳偏置的有效性。
📝 摘要（中文）
世界模型是一种模拟世界如何演化的内部模型。给定过去的观测和动作，它可以预测具身智能体及其环境的未来物理状态。精确的世界模型对于智能体在复杂、动态环境中进行有效思考、规划和推理至关重要。然而，现有的世界模型通常侧重于开放世界的随机生成，而忽略了对确定性场景（如固定地图迷宫和静态空间机器人导航）的高保真建模需求。本文旨在构建一个能够完全克隆确定性3D世界的模型，从而朝着构建真正精确的世界模型迈出一步。通过诊断实验，我们定量地证明了高保真克隆是可行的，并且长时域保真度的主要瓶颈是潜在表示的几何结构，而不是动力学模型本身。基于这一洞察，我们展示了应用时间对比学习原则作为几何正则化可以有效地管理潜在空间，使其更好地反映底层的物理状态流形。我们证明了对比约束可以作为稳定世界建模的强大归纳偏置，并将此方法称为几何正则化世界模型（GRWM）。其核心是一个轻量级的几何正则化模块，可以无缝集成到标准自编码器中，重塑其潜在空间，为有效的动力学建模提供稳定的基础。通过关注表示质量，GRWM为提高世界模型的保真度提供了一个简单而强大的流程。
🔬 方法详解
问题定义：现有世界模型在确定性3D环境（如固定地图迷宫）中的建模能力不足，无法实现高保真克隆。主要痛点在于，模型难以学习到能够准确反映环境几何结构的潜在表示，导致长期预测精度下降。
核心思路：论文的核心思路是通过几何正则化来改善潜在空间的几何结构，使其更好地反映底层物理状态流形。具体而言，利用时间对比学习，鼓励相邻时间步的潜在表示在潜在空间中也保持相近，从而学习到更稳定的几何结构。
技术框架：GRWM建立在标准的自编码器基础上，包含编码器、解码器和动力学模型三个主要模块。编码器将观测数据映射到潜在空间，动力学模型预测潜在空间的演化，解码器将潜在表示重构为观测数据。关键在于，在训练过程中，引入了一个轻量级的几何正则化模块，该模块基于时间对比学习，对潜在空间进行约束。
关键创新：最重要的创新点在于将时间对比学习作为几何正则化手段，用于改善世界模型的潜在表示。与现有方法不同，GRWM并非直接优化动力学模型，而是通过优化潜在空间的几何结构，为动力学模型的学习提供更稳定的基础。
关键设计：几何正则化模块的核心是时间对比损失函数，该损失函数鼓励相邻时间步的潜在表示在潜在空间中保持相近。具体而言，对于每个时间步的潜在表示，选择其相邻时间步的潜在表示作为正样本，其他时间步的潜在表示作为负样本，然后使用InfoNCE损失函数进行优化。此外，论文还使用了标准的自编码器损失函数和动力学模型损失函数，共同优化整个模型。
📊 实验亮点
论文通过实验证明，GRWM能够显著提升确定性3D世界的克隆保真度。具体而言，在固定地图迷宫环境中，GRWM相较于基线模型，在长期预测精度上取得了显著提升。诊断实验表明，潜在表示的几何结构是影响长期预测精度的关键因素，而GRWM通过几何正则化，有效地改善了潜在空间的几何结构。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、虚拟现实等领域。例如，在机器人导航中，GRWM可以帮助机器人更好地理解环境，从而更有效地规划路径。在游戏AI中，GRWM可以用于创建更逼真的游戏世界，提升玩家的沉浸感。在虚拟现实中，GRWM可以用于构建更真实的虚拟环境，增强用户的交互体验。
📄 摘要（原文）
A world model is an internal model that simulates how the world evolves. Given past observations and actions, it predicts the future physical state of both the embodied agent and its environment. Accurate world models are essential for enabling agents to think, plan, and reason effectively in complex, dynamic settings. However, existing world models often focus on random generation of open worlds, but neglect the need for high-fidelity modeling of deterministic scenarios (such as fixed-map mazes and static space robot navigation). In this work, we take a step toward building a truly accurate world model by addressing a fundamental yet open problem: constructing a model that can fully clone a deterministic 3D world. 1) Through diagnostic experiment, we quantitatively demonstrate that high-fidelity cloning is feasible and the primary bottleneck for long-horizon fidelity is the geometric structure of the latent representation, not the dynamics model itself. 2) Building on this insight, we show that applying temporal contrastive learning principle as a geometric regularization can effectively curate a latent space that better reflects the underlying physical state manifold, demonstrating that contrastive constraints can serve as a powerful inductive bias for stable world modeling; we call this approach Geometrically-Regularized World Models (GRWM). At its core is a lightweight geometric regularization module that can be seamlessly integrated into standard autoencoders, reshaping their latent space to provide a stable foundation for effective dynamics modeling. By focusing on representation quality, GRWM offers a simple yet powerful pipeline for improving world model fidelity.