VISTA: Generative Visual Imagination for Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2505.07868v2 📥 PDF

作者: Yanjia Huang, Mingyang Wu, Renjie Li, Zhengzhong Tu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-09 (更新: 2025-05-17)

备注: 13 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出VISTA以解决视觉与语言导航中的长时间观察问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉与语言导航 生成模型 动态视觉想象 感知对齐 长时间场景 智能体推理 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有的视觉与语言导航方法在长时间场景中面临观察限制和视觉-语言模态差距等挑战，导致导航性能不足。
  2. 本文提出VISTA框架，采用'想象与对齐'策略，通过生成模型进行动态视觉想象，结合局部观察和语言指令。
  3. 实验结果显示，VISTA在R2R和RoboTHOR基准上取得了显著提升，R2R成功率提高3.6%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

视觉与语言导航（VLN）任务要求智能体在未见环境中根据自然语言指令和视觉线索定位特定物体。现有VLN方法通常遵循'观察与推理'的模式，面临长时间场景中的观察限制和视觉-语言模态差距等挑战。为此，本文提出VISTA，一个采用'想象与对齐'导航策略的新框架。我们利用预训练扩散模型的生成先验，基于局部观察和高层语言指令进行动态视觉想象。感知对齐过滤器模块将这些目标想象与当前观察进行对齐，指导可解释和结构化的推理过程以选择行动。实验结果表明，VISTA在Room-to-Room（R2R）和RoboTHOR基准上设定了新的最先进结果，例如R2R成功率提高3.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉与语言导航任务中智能体在长时间场景下的观察限制和视觉-语言模态差距问题。现有方法往往依赖于即时观察，难以有效应对复杂环境中的导航挑战。

核心思路：VISTA框架采用'想象与对齐'的导航策略，通过生成模型的能力进行动态视觉想象，结合局部观察和高层语言指令，从而增强智能体的导航能力。

技术框架：VISTA的整体架构包括两个主要模块：生成模型用于动态视觉想象，感知对齐过滤器用于将想象与当前观察进行对齐。这一流程确保了智能体在选择行动时能够进行可解释的推理。

关键创新：VISTA的核心创新在于引入了基于生成模型的前瞻性想象能力，显著区别于传统的'观察与推理'方法，提升了在长时间场景中的导航表现。

关键设计：在技术细节上，VISTA使用了预训练的扩散模型作为生成基础，设计了感知对齐过滤器以实现目标想象与当前观察的对齐，确保了推理过程的结构化和可解释性。实验中还进行了广泛的消融分析，以验证各个模块的贡献。

📊 实验亮点

VISTA在Room-to-Room（R2R）和RoboTHOR基准上取得了新的最先进结果，R2R成功率提高了3.6%。这些实验结果表明，VISTA在长时间导航任务中显著提升了智能体的性能，验证了其创新方法的有效性。

🎯 应用场景

VISTA框架在智能导航、机器人探索和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提高智能体在复杂环境中的导航能力，该研究可以推动智能机器人在实际场景中的应用，如家庭服务、无人驾驶和虚拟现实等。未来，VISTA的技术也可能被扩展到其他多模态任务中，进一步提升智能体的理解和交互能力。

📄 摘要（原文）

Vision-and-Language Navigation (VLN) tasks agents with locating specific objects in unseen environments using natural language instructions and visual cues. Many existing VLN approaches typically follow an 'observe-and-reason' schema, that is, agents observe the environment and decide on the next action to take based on the visual observations of their surroundings. They often face challenges in long-horizon scenarios due to limitations in immediate observation and vision-language modality gaps. To overcome this, we present VISTA, a novel framework that employs an 'imagine-and-align' navigation strategy. Specifically, we leverage the generative prior of pre-trained diffusion models for dynamic visual imagination conditioned on both local observations and high-level language instructions. A Perceptual Alignment Filter module then grounds these goal imaginations against current observations, guiding an interpretable and structured reasoning process for action selection. Experiments show that VISTA sets new state-of-the-art results on Room-to-Room (R2R) and RoboTHOR benchmarks, e.g.,+3.6% increase in Success Rate on R2R. Extensive ablation analysis underscores the value of integrating forward-looking imagination, perceptual alignment, and structured reasoning for robust navigation in long-horizon environments.