Hierarchical World Models with Implicit Dynamics
作者: Gaoyue Zhou, Yvonne Wu, Zichen Jeff Cui, Nicolas Ballas, Mido Assran, Lerrel Pinto, Yann LeCun
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-10-30
💡 一句话要点
提出隐式动态世界模型以解决长时间任务中的控制问题
🎯 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)
关键词: 层次化模型 世界模型 长时间规划 动态控制 机器人导航 智能体适应性
📋 核心要点
- 现有的层次化方法在处理长时间任务时，常常受到累积误差和搜索复杂性的影响，导致性能下降。
- 论文提出的隐式动态世界模型（ID-WM）通过将状态空间可达性与局部控制解耦，改善了长时间任务的规划能力。
- 实验结果表明，ID-WM在三个导航和操作任务中相较于现有方法提升了38.5%的性能，并在复杂未见配置中表现出135%的性能增益。
📝 摘要（中文）
基于世界模型的规划为具身智能体提供了测试时适应能力，优于直接策略学习。然而，长时间任务仍受到累积误差和搜索复杂性的制约。现有的层次化方法往往依赖于刚性的宏动作或潜在技能，导致表示脆弱和细粒度控制有限。我们提出了隐式动态世界模型（ID-WM），该模型将状态空间可达性与局部控制解耦。我们的框架利用高层模型在状态流形上采样可行的转移，并使用低层世界模型作为逆动态求解器，将这些转移转化为精确动作。这使得规划者能够识别可达的子目标，而不受低层执行细节的限制。通过优先考虑局部物理可行性而非全局行为模式，ID-WM能够从短段合成新颖的长时间规划，超越训练期间观察到的特定行为模式。我们在三个导航和操作套件中展示了其有效性，相较于最先进的策略和扩散基础规划器，提升了38.5%的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决长时间任务中因累积误差和搜索复杂性导致的规划性能下降问题。现有的层次化方法常依赖于刚性的宏动作或潜在技能，表现出脆弱性和控制能力的局限性。
核心思路：论文提出的隐式动态世界模型（ID-WM）通过将高层模型与低层模型相结合，解耦状态空间的可达性与局部控制，从而提高了长时间任务的规划能力。高层模型负责采样可行的状态转移，而低层模型则将这些转移转化为具体的动作。
技术框架：ID-WM的整体架构包括两个主要模块：高层模型和低层世界模型。高层模型用于在状态流形上采样可行的转移，而低层模型作为逆动态求解器，将这些转移映射为精确的执行动作。
关键创新：ID-WM的核心创新在于其层次化结构，通过优先考虑局部物理可行性而非全局行为模式，能够从短段合成新颖的长时间规划。这一设计使得模型在未见配置中表现出色，超越了传统的单层世界模型方法。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化高层和低层模型的协同工作，确保高层模型的状态转移与低层模型的动作执行之间的有效对接。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，ID-WM在三个导航和操作任务中实现了38.5%的性能提升，相较于最先进的策略和扩散基础规划器。此外，在复杂未见配置中，ID-WM相较于单层世界模型的模型预测控制（MPC）表现出135%的性能增益，显示出其在长时间任务中的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动化操作以及智能体在复杂环境中的自主决策。通过提高长时间任务的规划能力，ID-WM能够在实际应用中显著提升智能体的适应性和效率，推动智能体在动态和未知环境中的表现。
📄 摘要（原文）
Planning with world models enables test-time adaptation for embodied agents, offering superior generalization over direct policy learning. However, long-horizon tasks remain hindered by cumulative errors and search complexity. Existing hierarchical methods often use rigid macro-actions or latent skills, leading to brittle representations and limited fine-grained control. We introduce ID-WM (Implicit Dynamics World Models), a hierarchical world model that decouples state-space reachability from local control. Our framework utilizes a high-level model to sample feasible transitions across the state manifold and a low-level world model as an inverse dynamics solver to ground these transitions into precise actions. This allows the planner to identify reachable subgoals without being constrained by low-level execution details. By prioritizing local physical feasibility over global behavioral patterns, ID-WM synthesizes novel long-horizon plans from short segments, transcending the specific behavioral modes seen during training. We demonstrate its effectiveness across three navigation and manipulation suites, achieving a 38.5% improvement over state-of-the-art policy and diffusion-based planners. Crucially, by leveraging this hierarchical structure to mitigate compounding errors, our approach yields a 135% performance gain over single-level world model MPC, particularly in complex, unseen configurations for long-horizon tasks. Videos can be viewed at https://id-wm.github.io