FlowDreamer: A RGB-D World Model with Flow-based Motion Representations for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2505.10075v1 📥 PDF

作者: Jun Guo, Xiaojian Ma, Yikai Wang, Min Yang, Huaping Liu, Qing Li

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-05-15

备注: Project page: see https://sharinka0715.github.io/FlowDreamer/

💡 一句话要点

提出FlowDreamer以解决机器人操控中的视觉世界建模问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: RGB-D世界模型 机器人操控 3D场景流 视觉预测 扩散模型 动态预测 U-Net 模块化设计

📋 核心要点

  1. 现有的视觉世界模型在动态预测方面多为隐式处理，难以有效结合视觉渲染与运动表示。
  2. FlowDreamer通过引入3D场景流作为显式运动表示，改进了对未来视觉观察的预测能力。
  3. 在四个不同基准上的实验结果显示，FlowDreamer在多个机器人操控任务中显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

本文研究了用于机器人操控的视觉世界模型的训练，即通过过去的帧和机器人动作来预测未来的视觉观察。我们提出了FlowDreamer，它采用3D场景流作为显式运动表示。FlowDreamer首先利用U-Net从过去的帧和动作条件中预测3D场景流，然后通过扩散模型利用场景流预测未来帧。尽管其模块化特性，FlowDreamer实现了端到端的训练。实验结果表明，FlowDreamer在语义相似度、像素质量和成功率等方面相较于其他基线RGB-D世界模型分别提升了7%、11%和6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有RGB-D世界模型在动态预测和视觉渲染结合方面的不足，特别是在机器人操控任务中的应用。现有方法多依赖隐式动态处理，导致预测效果不佳。

核心思路：FlowDreamer的核心思路是采用3D场景流作为显式运动表示，通过明确建模运动来提高未来帧的预测准确性。这种设计使得模型能够更好地理解和预测场景中的动态变化。

技术框架：FlowDreamer的整体架构包括两个主要模块：首先是利用U-Net从过去的帧和动作条件中预测3D场景流，其次是通过扩散模型基于场景流预测未来帧。整个过程实现了端到端的训练，尽管其内部结构是模块化的。

关键创新：FlowDreamer的最大创新在于将3D场景流引入到视觉世界模型中，作为显式运动表示，与传统方法相比，显著提高了动态预测的准确性和可靠性。

关键设计：在模型设计中，U-Net被用于处理场景流的预测，而扩散模型则负责未来帧的生成。损失函数的设计考虑了语义相似度和像素质量，以确保模型在多种任务中的有效性。实验中还对模型的参数进行了优化，以提升整体性能。

📊 实验亮点

在四个不同的基准测试中，FlowDreamer在语义相似度上提升了7%，在像素质量上提升了11%，在成功率上提升了6%。这些结果表明，FlowDreamer在机器人操控任务中相较于其他基线RGB-D世界模型表现出显著的性能优势，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操控、自动驾驶、虚拟现实等场景，能够为这些领域提供更为精准的视觉预测能力。通过改进的世界模型，机器人可以更好地理解和适应动态环境，提高操作的灵活性和安全性。未来，该技术有望在智能机器人和自动化系统中得到广泛应用，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

This paper investigates training better visual world models for robot manipulation, i.e., models that can predict future visual observations by conditioning on past frames and robot actions. Specifically, we consider world models that operate on RGB-D frames (RGB-D world models). As opposed to canonical approaches that handle dynamics prediction mostly implicitly and reconcile it with visual rendering in a single model, we introduce FlowDreamer, which adopts 3D scene flow as explicit motion representations. FlowDreamer first predicts 3D scene flow from past frame and action conditions with a U-Net, and then a diffusion model will predict the future frame utilizing the scene flow. FlowDreamer is trained end-to-end despite its modularized nature. We conduct experiments on 4 different benchmarks, covering both video prediction and visual planning tasks. The results demonstrate that FlowDreamer achieves better performance compared to other baseline RGB-D world models by 7% on semantic similarity, 11% on pixel quality, and 6% on success rate in various robot manipulation domains.