OSVI-WM: One-Shot Visual Imitation for Unseen Tasks using World-Model-Guided Trajectory Generation

📄 arXiv: 2505.20425v1 📥 PDF

作者: Raktim Gautam Goswami, Prashanth Krishnamurthy, Yann LeCun, Farshad Khorrami

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-26

💡 一句话要点

提出世界模型引导的单次视觉模仿以解决未见任务问题

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

关键词: 视觉模仿学习 世界模型 轨迹生成 机器人技术 未见任务 单次学习 环境动态

📋 核心要点

  1. 现有方法在未见任务上推广能力不足，尤其是在上下文不同的情况下表现不佳。
  2. 论文提出通过世界模型引导的轨迹生成，利用学习到的世界模型预测潜在状态和动作序列。
  3. 在多个模拟和真实机器人平台上评估，结果显示该方法在性能上显著优于之前的方法，提升超过30%。

📝 摘要（中文）

视觉模仿学习使机器人代理能够通过观察专家演示视频来获取技能。在单次设置中，代理在观察到单个专家演示后生成策略，而无需额外的微调。现有方法通常在相同任务集上进行训练和评估，仅变化对象配置，难以推广到具有不同语义或结构要求的未见任务。尽管一些近期方法尝试解决此问题，但在视觉上与某些训练任务相似但上下文不同的困难测试任务上成功率较低。此外，大多数现有方法缺乏环境动态的显式模型，限制了其对未来状态的推理能力。为了解决这些局限性，我们提出了一种通过世界模型引导的轨迹生成进行单次视觉模仿学习的新框架。该方法在两个模拟基准和三个真实机器人平台上进行了评估，结果显示在某些情况下性能提升超过30%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有单次视觉模仿学习方法在未见任务上的推广能力不足，尤其是在上下文不同的情况下。这些方法通常缺乏对环境动态的显式建模，限制了其对未来状态的推理能力。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个世界模型来引导轨迹生成。该模型能够在观察到的专家演示视频和代理的初始观察基础上，预测潜在状态和动作序列，从而生成有效的执行轨迹。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是世界模型的学习模块，其次是潜在状态和动作序列的生成模块，最后是将潜在轨迹解码为物理路径的执行模块。这一流程确保了从观察到的演示到实际执行的有效转换。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了世界模型来预测潜在状态和动作序列，这与现有方法的直接模仿策略形成了本质区别。通过这种方式，代理能够更好地应对未见任务的复杂性。

关键设计：在设计中，关键参数包括世界模型的结构和训练方式，损失函数的选择也至关重要，以确保生成的轨迹能够有效反映专家演示的意图。此外，网络结构的选择和优化策略也对最终性能有显著影响。

📊 实验亮点

实验结果显示，该方法在两个模拟基准和三个真实机器人平台上均优于现有方法，某些情况下性能提升超过30%。这一显著的提升证明了世界模型引导的轨迹生成在单次视觉模仿学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自动驾驶等领域。通过提高机器人在未见任务中的适应能力，能够显著提升其在复杂环境中的自主执行能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Visual imitation learning enables robotic agents to acquire skills by observing expert demonstration videos. In the one-shot setting, the agent generates a policy after observing a single expert demonstration without additional fine-tuning. Existing approaches typically train and evaluate on the same set of tasks, varying only object configurations, and struggle to generalize to unseen tasks with different semantic or structural requirements. While some recent methods attempt to address this, they exhibit low success rates on hard test tasks that, despite being visually similar to some training tasks, differ in context and require distinct responses. Additionally, most existing methods lack an explicit model of environment dynamics, limiting their ability to reason about future states. To address these limitations, we propose a novel framework for one-shot visual imitation learning via world-model-guided trajectory generation. Given an expert demonstration video and the agent's initial observation, our method leverages a learned world model to predict a sequence of latent states and actions. This latent trajectory is then decoded into physical waypoints that guide the agent's execution. Our method is evaluated on two simulated benchmarks and three real-world robotic platforms, where it consistently outperforms prior approaches, with over 30% improvement in some cases.