EmbodiSwap for Zero-Shot Robot Imitation Learning

📄 arXiv: 2510.03706v1 📥 PDF

作者: Eadom Dessalene, Pavan Mantripragada, Michael Maynord, Yiannis Aloimonos

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-04

备注: Video link: https://drive.google.com/file/d/1UccngwgPqUwPMhBja7JrXfZoTquCx_Qe/view?usp=sharing

💡 一句话要点

EmbodiSwap：利用合成数据实现机器人零样本模仿学习

🎯 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) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 机器人模仿学习 零样本学习 合成数据 具身差距 V-JEPA 机器人操作 视觉表征学习

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法难以直接迁移人类行为到机器人，存在具身差距和数据稀缺问题。
  2. EmbodiSwap通过合成逼真的机器人覆盖层，将人类视频转化为机器人视角数据，弥合具身差距。
  3. 实验表明，使用V-JEPA骨干网络的EmbodiSwap在零样本模仿学习中优于传统方法，成功率达82%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为EmbodiSwap的方法，用于在人类视频上生成逼真的合成机器人覆盖层。EmbodiSwap被应用于零样本模仿学习，弥合了真实场景中以自我为中心的人类视频与目标机器人之间的具身差距。我们利用EmbodiSwap生成的数据训练了一个闭环机器人操作策略。本文创新性地使用了V-JEPA作为视觉骨干网络，将V-JEPA从视频理解领域重新用于基于合成机器人视频的模仿学习。采用V-JEPA优于机器人领域中更常用的替代视觉骨干网络。在真实世界的测试中，我们的零样本训练的V-JEPA模型实现了82%的成功率，优于经过少量样本训练的$π_0$网络以及在EmbodiSwap生成的数据上训练的$π_0$网络。我们发布了（i）用于生成合成机器人覆盖层的代码，该代码以人类视频和任意机器人URDF作为输入并生成机器人数据集，（ii）我们在EPIC-Kitchens、HOI4D和Ego4D上合成的机器人数据集，以及（iii）模型检查点和推理代码，以促进可重复的研究和更广泛的应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的模仿学习方法在将人类行为迁移到机器人上时面临着具身差距的问题，即人类和机器人的身体结构、运动方式和感知能力存在差异。此外，真实机器人数据的收集成本高昂，导致数据稀缺，限制了模仿学习的效果。因此，如何利用人类视频数据，有效地训练机器人在真实世界中执行任务的策略，是一个重要的挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用合成数据来弥合人类和机器人之间的具身差距。通过EmbodiSwap方法，将人类视频中的动作迁移到机器人身上，生成逼真的合成机器人视频。这样，就可以利用大量的人类视频数据，训练机器人在合成环境中学习执行任务的策略，然后将学习到的策略迁移到真实机器人上。

技术框架：EmbodiSwap方法的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 输入人类视频和目标机器人的URDF模型；2) 使用EmbodiSwap生成合成机器人覆盖层，将人类动作迁移到机器人身上；3) 利用生成的合成机器人视频数据，训练一个闭环机器人操作策略；4) 使用V-JEPA作为视觉骨干网络，提取视频中的视觉特征；5) 将训练好的策略部署到真实机器人上进行测试。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于EmbodiSwap方法和V-JEPA骨干网络的创新性应用。EmbodiSwap能够生成逼真的合成机器人视频，有效地弥合了人类和机器人之间的具身差距。V-JEPA作为一种自监督学习的视觉模型，能够从大量的无标签视频数据中学习到丰富的视觉特征，从而提高了模仿学习的效果。

关键设计：在EmbodiSwap中，需要仔细设计机器人覆盖层的生成方式，以保证合成视频的逼真度和一致性。在训练机器人操作策略时，需要选择合适的损失函数和优化算法，以保证策略的收敛性和泛化能力。V-JEPA的参数设置也需要根据具体的任务进行调整，以获得最佳的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用EmbodiSwap和V-JEPA训练的零样本机器人操作策略在真实世界中取得了显著的成功，达到了82%的成功率。该方法优于经过少量样本训练的$π_0$网络，以及在EmbodiSwap生成的数据上训练的$π_0$网络，证明了EmbodiSwap和V-JEPA在零样本模仿学习中的有效性。

🎯 应用场景

EmbodiSwap技术可广泛应用于机器人自动化领域，例如工业机器人、服务机器人和家庭机器人。通过模仿人类行为，机器人可以学习执行各种复杂任务，提高工作效率和服务质量。该技术还有助于降低机器人开发的成本和门槛，促进机器人技术的普及和应用。

📄 摘要（原文）

We introduce EmbodiSwap - a method for producing photorealistic synthetic robot overlays over human video. We employ EmbodiSwap for zero-shot imitation learning, bridging the embodiment gap between in-the-wild ego-centric human video and a target robot embodiment. We train a closed-loop robot manipulation policy over the data produced by EmbodiSwap. We make novel use of V-JEPA as a visual backbone, repurposing V-JEPA from the domain of video understanding to imitation learning over synthetic robot videos. Adoption of V-JEPA outperforms alternative vision backbones more conventionally used within robotics. In real-world tests, our zero-shot trained V-JEPA model achieves an $82\%$ success rate, outperforming a few-shot trained $π_0$ network as well as $π_0$ trained over data produced by EmbodiSwap. We release (i) code for generating the synthetic robot overlays which takes as input human videos and an arbitrary robot URDF and generates a robot dataset, (ii) the robot dataset we synthesize over EPIC-Kitchens, HOI4D and Ego4D, and (iii) model checkpoints and inference code, to facilitate reproducible research and broader adoption.