Temporal Forcing: 4D Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2608.30643v1 📥 PDF

作者: Xingyu Ding, Yuzhong Zhao, Chunhai Zhao, Yinghuan Shi, Chaoyang Zhao, Yifan Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-08-31

💡 一句话要点

提出Temporal Forcing以解决长时间操作中的观察别名问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作 4D表示对齐 时间感知 动态环境理解 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有的VLA方法在长时间操作和视觉相似状态之间的观察别名方面存在不足，缺乏时间信息的支持。
  2. 论文提出Temporal Forcing，通过引入历史路径，使VLA模型能够生成时间感知的潜在表示，并与4D几何特征对齐。
  3. 实验结果显示，Temporal Forcing在LIBERO数据集上取得98.8%的准确率，且在物理隐藏放置任务中成功率显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉-语言-动作（VLA）方法通过与3D场景几何对齐其表示来提升操作性能。然而，这些方法在长时间操作和视觉相似状态之间的观察别名方面常常面临挑战，因为缺乏时间信息：3D场景几何仅捕捉当前状态，而非其随时间的演变。为了解决这一问题，我们提出了Temporal Forcing，一种用于VLA模型的4D表示对齐方法。具体而言，我们首先引入了一个历史路径，使得普通的VLA模型能够将观察历史总结为时间感知的潜在表示。然后，这些潜在表示与由预训练的4D基础模型提取的几何特征对齐，该模型通过时间一致的几何表示捕捉不断演变的3D世界，从而实现对动态环境的更深理解。Temporal Forcing在LIBERO上达到了98.8%的准确率，比基线模型提高了2.2个百分点。在一个物理隐藏放置任务中，成功率从20.0%提升至43.3%。代码将公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有VLA方法在长时间操作中由于缺乏时间信息而导致的观察别名问题。现有方法主要依赖于3D场景几何，无法有效捕捉状态随时间的演变。

核心思路：论文提出Temporal Forcing，通过引入历史路径，使得模型能够总结观察历史，生成时间感知的潜在表示，并与4D几何特征进行对齐，从而增强对动态环境的理解。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：历史路径模块和4D几何对齐模块。历史路径模块负责提取和总结观察历史，而4D几何对齐模块则将潜在表示与预训练的4D基础模型的几何特征进行对齐。

关键创新：最重要的创新在于引入历史路径，使得模型能够生成时间感知的潜在表示，并通过4D几何对齐来增强对动态环境的理解。这一方法与传统的3D几何对齐方法本质上不同，后者无法捕捉时间演变信息。

关键设计：在设计上，历史路径模块采用了特定的网络结构来处理时间序列数据，损失函数则考虑了时间一致性和几何对齐的双重目标，以确保潜在表示的有效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Temporal Forcing在LIBERO数据集上达到了98.8%的准确率，比基线模型提高了2.2个百分点。此外，在物理隐藏放置任务中，成功率从20.0%提升至43.3%，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人操作、自动驾驶和人机交互等领域。通过增强模型对动态环境的理解，Temporal Forcing可以提升机器人在复杂场景中的操作能力，进而推动智能系统在实际应用中的表现和可靠性。

📄 摘要（原文）

Recent vision-language-action (VLA) methods improve manipulation performance by aligning their representations with 3D scene geometry. However, these methods often struggle with long-horizon manipulation and observation aliasing between visually similar states due to a lack of temporal information: the 3D scene geometry captures only the current state, rather than how it has evolved over time. To resolve this, we present Temporal Forcing, a 4D representation alignment method for VLA models. Specifically, we first introduce a history pathway that enables a vanilla VLA model to summarize observation history into temporally aware latent representations. Then, the latent representations are aligned with the geometric features extracted by a pretrained 4D foundation model, which captures the evolving 3D world through temporally consistent geometric representations, enabling a deeper understanding of dynamic environments. Temporal Forcing reaches 98.8% on LIBERO, outperforming its base model by 2.2 points. On a physical hidden-placement task, it raises full-task success from 20.0% to 43.3%. Code will be publicly available.