From Watch to Imagine: Steering Long-horizon Manipulation via Human Demonstration and Future Envisionment

📄 arXiv: 2509.22205v2 📥 PDF

作者: Ke Ye, Jiaming Zhou, Yuanfeng Qiu, Jiayi Liu, Shihui Zhou, Kun-Yu Lin, Junwei Liang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-10-21)

备注: More details and videos can be found at: https://yipko.com/super-mimic

💡 一句话要点

Super-Mimic：结合人类演示与未来预测，实现长时程操作任务的零样本模仿学习

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 零样本学习 模仿学习 视频理解 未来预测

📋 核心要点

  1. 现有基于多模态基础模型的方法难以仅从静态视觉输入中将高层指令分解为可执行的动作序列，限制了其在长时程操作任务中的应用。
  2. Super-Mimic框架通过人类意图翻译器解析演示视频，生成语言描述的子任务，并以此为条件预测未来动态，从而实现零样本模仿学习。
  3. 实验结果表明，Super-Mimic在长时程操作任务中显著优于现有零样本方法，性能提升超过20%，验证了该框架的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出Super-Mimic，一个分层框架，通过直接从无脚本的人类演示视频中推断程序意图，实现零样本机器人模仿。该框架由两个顺序模块组成：首先，人类意图翻译器(HIT)使用多模态推理解析输入视频，生成一系列语言描述的子任务。然后，这些子任务作为未来动态预测器(FDP)的条件，FDP使用生成模型为每个步骤合成物理上合理的视频展开。由此产生的视觉轨迹具有动态感知能力，显式地建模了关键的对象交互和接触点，以指导底层控制器。在长时程操作任务套件上的大量实验验证了该方法的有效性，Super-Mimic显著优于最先进的零样本方法，性能提升超过20%。结果表明，将视频驱动的意图解析与前瞻性动态建模相结合，是开发通用机器人系统的一种高效策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人长时程操作任务中的零样本模仿学习问题。现有方法难以从人类演示视频中有效提取程序意图，并将其转化为可执行的机器人动作序列，尤其是在缺乏明确脚本的情况下。这些方法通常依赖于静态视觉输入，无法充分理解任务的动态过程和对象交互，导致泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是将人类演示视频中的程序意图显式地提取出来，并利用这些意图来指导未来动态的预测。通过将任务分解为一系列语言描述的子任务，并预测每个子任务的视觉轨迹，Super-Mimic能够更好地理解任务的动态过程和对象交互，从而实现更有效的零样本模仿学习。这种方法的核心在于将高层语义信息（子任务描述）与低层视觉信息（预测的视觉轨迹）相结合，从而实现更鲁棒的控制。

技术框架：Super-Mimic框架包含两个主要模块：人类意图翻译器(HIT)和未来动态预测器(FDP)。HIT模块负责解析输入的人类演示视频，并将其转化为一系列语言描述的子任务。FDP模块则以这些子任务为条件，使用生成模型为每个步骤合成物理上合理的视频展开。最终，生成的视觉轨迹被用于指导底层控制器执行相应的动作。整个框架是一个分层结构，高层模块负责理解任务意图，低层模块负责执行具体动作。

关键创新：论文的关键创新在于将视频驱动的意图解析与前瞻性动态建模相结合。传统的模仿学习方法通常直接从演示视频中学习动作，而Super-Mimic则首先提取任务意图，然后利用这些意图来预测未来动态。这种方法能够更好地理解任务的动态过程和对象交互，从而实现更有效的零样本模仿学习。此外，使用生成模型来预测未来动态也是一个重要的创新点，它可以生成物理上合理的视觉轨迹，从而提高控制器的鲁棒性。

关键设计：HIT模块使用多模态推理来解析输入视频，可能涉及视觉特征提取、自然语言处理等技术。FDP模块使用生成模型来合成视频展开，可能涉及变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)等技术。具体的损失函数可能包括重构损失、对抗损失等，用于保证生成视频的质量和真实性。底层控制器可能使用强化学习、模型预测控制等方法，根据生成的视觉轨迹来执行相应的动作。

📊 实验亮点

Super-Mimic在长时程操作任务套件上进行了广泛的实验验证，结果表明其显著优于最先进的零样本方法，性能提升超过20%。这表明将视频驱动的意图解析与前瞻性动态建模相结合，是开发通用机器人系统的一种高效策略。具体的性能指标和对比基线在论文中应该有更详细的描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人进行复杂操作的场景，例如家庭服务、工业自动化、医疗辅助等。通过模仿人类演示，机器人可以学习执行各种任务，而无需进行大量的编程和训练。该技术有望降低机器人应用门槛，加速机器人在各行各业的普及。

📄 摘要（原文）

Generalizing to long-horizon manipulation tasks in a zero-shot setting remains a central challenge in robotics. Current multimodal foundation based approaches, despite their capabilities, typically fail to decompose high-level commands into executable action sequences from static visual input alone. To address this challenge, we introduce Super-Mimic, a hierarchical framework that enables zero-shot robotic imitation by directly inferring procedural intent from unscripted human demonstration videos. Our framework is composed of two sequential modules. First, a Human Intent Translator (HIT) parses the input video using multimodal reasoning to produce a sequence of language-grounded subtasks. These subtasks then condition a Future Dynamics Predictor (FDP), which employs a generative model that synthesizes a physically plausible video rollout for each step. The resulting visual trajectories are dynamics-aware, explicitly modeling crucial object interactions and contact points to guide the low-level controller. We validate this approach through extensive experiments on a suite of long-horizon manipulation tasks, where Super-Mimic significantly outperforms state-of-the-art zero-shot methods by over 20%. These results establish that coupling video-driven intent parsing with prospective dynamics modeling is a highly effective strategy for developing general-purpose robotic systems.