Робот-визионер: ИИ предсказывает сложные манипуляции

от

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет искусственному интеллекту генерировать реалистичные видеоролики, демонстрирующие долгосрочное планирование и выполнение сложных задач манипулирования объектами.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
В отличие от существующих моделей, демонстрирующих логические несостыковки и физическую неправдоподобность при генерации продолжительных видеороликов манипуляций роботом, разработанная иерархическая архитектура MIND-V успешно выполняет сложные инструкции на длительном горизонте, обеспечивая высокую визуальную достоверность и физическую точность, что подтверждает эффективность разделения высокоуровневого планирования и синтеза изображения на уровне пикселей для поддержания когерентности и пространственно-временной точности.
В отличие от существующих моделей, демонстрирующих логические несостыковки и физическую неправдоподобность при генерации продолжительных видеороликов манипуляций роботом, разработанная иерархическая архитектура MIND-V успешно выполняет сложные инструкции на длительном горизонте, обеспечивая высокую визуальную достоверность и физическую точность, что подтверждает эффективность разделения высокоуровневого планирования и синтеза изображения на уровне пикселей для поддержания когерентности и пространственно-временной точности.

В статье представлена иерархическая система MIND-V, использующая диффузионные модели и обучение с подкреплением для создания физически правдоподобных видеороликов роботизированных манипуляций.

Недостаток разнообразных данных для обучения роботов сложным манипуляциям ограничивает прогресс в области воплощенного обучения. В данной работе представлена система ‘MIND-V: Hierarchical Video Generation for Long-Horizon Robotic Manipulation with RL-based Physical Alignment’, — иерархический фреймворк, генерирующий реалистичные и физически правдоподобные видео длительных манипуляций роботами, объединяя семантическое рассуждение, структурированное планирование и обучение с подкреплением. Предложенный подход демонстрирует передовые результаты в синтезе данных для обучения роботов, обеспечивая масштабируемый и контролируемый метод создания виртуальных сценариев. Сможет ли MIND-V стать ключевым инструментом для разработки более адаптивных и автономных робототехнических систем?

Долгосрочное манипулирование роботами: вызов для исследователей

Создание реалистичных видеороликов, демонстрирующих работу роботов при выполнении сложных задач на протяжении длительного времени, представляет собой значительную проблему для современных исследований. Это обусловлено тем, что даже небольшие несоответствия в движениях или взаимодействиях робота с окружающей средой быстро становятся заметными и разрушают иллюзию реалистичности при увеличении продолжительности видео. Поддержание визуальной правдоподобности требует учета множества факторов, включая динамику робота, физические свойства объектов и сложные взаимодействия между ними, что делает задачу вычислительно сложной и требует разработки новых алгоритмов и методов моделирования. Сложность усугубляется необходимостью создания не только визуально правдоподобных, но и физически достоверных симуляций, которые отражают реальное поведение роботов в различных условиях.

Традиционные методы моделирования долгосрочных манипуляций роботами сталкиваются с существенной проблемой поддержания семантической согласованности и физической правдоподобности на протяжении всей последовательности действий. Сложность заключается в том, что даже небольшие неточности или нереалистичные движения, накапливаясь со временем, приводят к сценариям, которые кажутся абсурдными или физически невозможными. Например, робот может начать хватать предмет нелогичным образом или совершать движения, нарушающие законы физики, что подрывает доверие к модели и ограничивает её применимость для обучения и тестирования алгоритмов управления. Достижение реалистичных и правдоподобных долгосрочных симуляций требует разработки новых подходов, способных учитывать сложные взаимодействия между роботом, объектами и окружающей средой, а также обеспечивать сохранение физических принципов на протяжении всей последовательности действий.

Предложенная иерархическая система генерирует реалистичные видеоролики манипуляций роботом, используя семантическое планирование, промежуточное представление для обеспечения точности и механизм самокоррекции для минимизации накопления ошибок.
Предложенная иерархическая система генерирует реалистичные видеоролики манипуляций роботом, используя семантическое планирование, промежуточное представление для обеспечения точности и механизм самокоррекции для минимизации накопления ошибок.

MIND-V: Иерархический каркас для генерации видео

В основе архитектуры MIND-V лежит иерархическая структура, предназначенная для эффективного планирования сложных задач генерации видео. Вместо прямого формирования финального видеопотока, система последовательно разбивает исходную задачу на ряд более простых подзадач. Этот подход позволяет снизить вычислительную сложность и повысить точность генерации. На каждом уровне иерархии происходит абстракция и упрощение задачи, что способствует более эффективному использованию ресурсов и снижению вероятности ошибок. Декомпозиция позволяет системе фокусироваться на решении отдельных, локальных задач, а затем интегрировать полученные результаты для достижения конечной цели.

Семантический Центр Рассуждений (SRH) использует Визуально-Языковую Модель (VLM) для интерпретации поставленных задач и определения релевантных возможностей взаимодействия с окружением. VLM анализирует визуальную информацию из видео и сопоставляет её с текстовым описанием задачи, что позволяет SRH выявлять объекты и действия, необходимые для её выполнения. Локализация аффордансов — это процесс определения потенциальных действий, которые можно выполнить с объектами в кадре, например, возможность захвата предмета или перемещения в определенную точку. Результаты анализа VLM передаются далее в систему для формирования плана действий.

Посредством моста поведенческой семантики (BSB) запланированная траектория преобразуется в структурированные инструкции для генератора видеодвижений (MVG). BSB выполняет декомпозицию высокоуровневых действий на последовательность элементарных команд, понятных MVG, определяя конкретные параметры движения и целевые объекты. Этот процесс включает в себя преобразование семантического описания действия в набор дискретных инструкций, регулирующих действия виртуального агента, что обеспечивает точное и контролируемое выполнение запланированного поведения в генерируемом видео. Формат этих инструкций стандартизирован для обеспечения совместимости с архитектурой MVG и оптимизации процесса генерации видео.

В отличие от базовой модели WoW-14B, допустившей серьезные ошибки в долгосрочном планировании и семантическом понимании, разработанная архитектура MIND-V успешно выполнила сложную последовательность действий, демонстрируя надежность и точность выполнения многошаговых инструкций благодаря явному планированию и структурированному управлению.
В отличие от базовой модели WoW-14B, допустившей серьезные ошибки в долгосрочном планировании и семантическом понимании, разработанная архитектура MIND-V успешно выполнила сложную последовательность действий, демонстрируя надежность и точность выполнения многошаговых инструкций благодаря явному планированию и структурированному управлению.

Генератор видеодвижений: Синтез на основе диффузии

Генератор видео Motor Video Generator (MVG) использует условную диффузионную модель, в качестве основы для начальных процессов диффузии которой выступает архитектура CogVideoX-5B. CogVideoX-5B обеспечивает предварительную диффузию данных, формируя начальное состояние для генерации видео. Условная диффузия позволяет контролировать процесс генерации видео на основе заданных условий, таких как текстовые подсказки или начальные кадры. Использование предварительно обученной архитектуры CogVideoX-5B снижает вычислительные затраты и ускоряет процесс обучения MVG, позволяя достичь высокого качества генерируемого видео.

Вариационный автоэнкодер (VAE) используется в Motor Video Generator для сжатия видеоданных в латентное пространство, что позволяет значительно повысить эффективность процессов диффузии и последующей реконструкции видео. VAE кодирует входное видео в компактное представление меньшей размерности, сохраняя при этом наиболее важные характеристики. Это сжатое представление, или латентный код, служит входными данными для диффузионной модели, что снижает вычислительные затраты и требования к памяти. После генерации новых кадров в латентном пространстве, VAE декодирует их обратно в формат исходного видео, обеспечивая реконструкцию с сохранением качества и детализации. Использование VAE позволяет снизить размерность данных, с которыми работает диффузионная модель, не теряя при этом важную информацию.

В основе Motor Video Generator (MVG) лежит архитектура Diffusion Transformer (DiT), выполняющая генерацию высококачественных видеокадров в латентном пространстве. DiT отвечает за моделирование временных зависимостей и создание когерентных последовательностей кадров. В процессе генерации, DiT принимает на вход информацию из латентного пространства, полученного после сжатия видео с помощью Variational Autoencoder (VAE), и преобразует её в последовательность латентных представлений кадров. Эти представления затем декодируются VAE для получения итогового видеоряда. Использование DiT позволяет MVG эффективно генерировать видео с высоким разрешением и детализацией, сохраняя при этом временную согласованность и реалистичность изображения.

Генератор видео движения (MVG) синтезирует точные видеоролики, используя семантическое представление от BSB, преобразуемое в пространственно-временный тензор, который затем обрабатывается модулем встраивания движения для создания сигнала, управляющего процессом шумоподавления в Latent Diffusion Transformer и обеспечивающего соответствие видео запланированной траектории.
Генератор видео движения (MVG) синтезирует точные видеоролики, используя семантическое представление от BSB, преобразуемое в пространственно-временный тензор, который затем обрабатывается модулем встраивания движения для создания сигнала, управляющего процессом шумоподавления в Latent Diffusion Transformer и обеспечивающего соответствие видео запланированной траектории.

Повышение устойчивости с помощью поэтапного прогнозирования визуальных сценариев

Метод поэтапного предсказания визуальных последствий разбивает сложные, долгосрочные задачи на серию локально оптимальных решений, что значительно повышает общую вероятность успешного выполнения генерируемых видеороликов. Вместо попыток спланировать всю последовательность действий заранее, система оценивает ближайшие шаги, фокусируясь на достижении немедленной, наилучшей цели. Такой подход позволяет избежать накопления ошибок, характерного для традиционных методов долгосрочного планирования, где небольшие отклонения в начале последовательности могут привести к полному провалу в конце. В сущности, система постоянно корректирует свой план, опираясь на результаты текущих действий, что обеспечивает более устойчивое и надежное выполнение сложных задач манипулирования объектами.

Данный подход позволяет снизить вероятность накопления ошибок в длинных последовательностях действий, осуществляя оценку возможных будущих состояний системы. Вместо слепого следования единому плану, алгоритм рассматривает несколько вероятных сценариев развития событий, выбирая наиболее перспективные с точки зрения достижения цели. Это особенно важно в задачах, требующих долгосрочного планирования, таких как манипуляции с объектами, где даже небольшие погрешности на ранних этапах могут привести к полной неудаче в конечном результате. Оценивая потенциальные последствия каждого действия, система способна корректировать свой план, избегая критических ошибок и обеспечивая более надежное выполнение задачи в долгосрочной перспективе.

Данный подход непосредственно решает проблему поддержания семантической согласованности и физической правдоподобности в задачах долгосрочного манипулирования роботом. В отличие от традиционных методов, которые могут приводить к накоплению ошибок и нереалистичным траекториям на больших временных горизонтах, предлагаемая стратегия позволяет роботу учитывать последствия своих действий на несколько шагов вперёд. Это достигается за счёт оценки различных возможных сценариев развития событий, что позволяет выбирать наиболее вероятные и физически обоснованные действия. В результате, даже при выполнении сложных и продолжительных задач, робот способен генерировать последовательности движений, которые не только достигают поставленной цели, но и выглядят естественно и правдоподобно для наблюдателя, избегая неестественных или невозможных ситуаций.

В ходе экспериментов система MIND-V, использующая метод поэтапного развертывания визуальных сценариев будущего, продемонстрировала впечатляющую эффективность. При использовании всего трёх выборок ($K=3$) для оценки потенциальных исходов, система достигла показателя успешного выполнения задач на уровне 61.3%. Данный результат значительно превосходит аналогичные показатели, демонстрируемые существующими методами в области долгосрочного планирования действий роботов. Это подтверждает, что предлагаемый подход эффективно снижает накопление ошибок при выполнении сложных манипуляций и обеспечивает более надежное достижение поставленных целей, особенно в сценариях, требующих длительной последовательности действий.

Многочисленные сравнения показывают, что MIND-V превосходит современные модели в задаче генерации длинных последовательностей видеороботов.
Многочисленные сравнения показывают, что MIND-V превосходит современные модели в задаче генерации длинных последовательностей видеороботов.

Наблюдая за представленным фреймворком MIND-V, создающим реалистичные видео манипуляций роботов, невольно вспоминается высказывание Давида Гильберта: «В математике нет трамплина; нужно подниматься по лестнице». Подобно тому, как построение математической теории требует последовательных шагов, так и создание правдоподобных долгосрочных планов для роботов — задача, требующая иерархического подхода. Разбиение сложной задачи на семантически осмысленные этапы, как это реализовано в MIND-V, позволяет преодолеть трудности планирования на больших временных горизонтах. Однако, стоит помнить, что даже самая элегантная модель генерации видео, основанная на физической правдоподобности, рано или поздно столкнётся с неизбежными ограничениями реального мира и потребует адаптации. Всё это уже было, просто раньше называлось «оптимизация».

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует способность генерировать видео манипуляций, что само по себе является шагом вперёд от бесконечных циклов сбора данных и ручной настройки траекторий. Однако, не стоит обольщаться иллюзией «общего искусственного интеллекта», управляющего роботами. Реальность такова, что даже самые изящные диффузионные модели склонны к внезапным и необъяснимым сбоям, когда дело доходит до столкновения с реальностью, а не с симулированным миром. Физическая правдоподобность — это хорошо, но прод всегда найдёт способ сломать даже самую продуманную физику.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на повышение робастности этих систем к шуму и непредсказуемости реального мира. Но, скорее всего, это приведёт к ещё более сложным и трудноотлаживаемым моделям. И не стоит забывать о банальной вычислительной стоимости: генерация длинных видеороликов требует ресурсов, сопоставимых с небольшим центром обработки данных. Так что, вероятно, следующая волна исследований будет направлена на поиск компромисса между реализмом и эффективностью, а также на разработку способов быстрого восстановления после неизбежных сбоев.

В конечном итоге, MIND-V — это ещё один кирпичик в фундаменте робототехники. Но фундамент этот, судя по всему, будет вечно требовать подпитки и ремонта. Тесты — это форма надежды, а не уверенности, и рано или поздно скрипт всё равно удалит прод.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.06628.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-11 00:12