論文の概要: PlaySlot: Learning Inverse Latent Dynamics for Controllable Object-Centric Video Prediction and Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07600v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 14:50:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:29.987109
• Title: PlaySlot: Learning Inverse Latent Dynamics for Controllable Object-Centric Video Prediction and Planning
• Title（参考訳）: PlaySlot: 制御可能なオブジェクト中心のビデオ予測と計画のための逆潜時ダイナミクスの学習
• Authors: Angel Villar-Corrales, Sven Behnke,
• Abstract要約: PlaySlotはオブジェクト中心のビデオ予測モデルであり、未ラベルのビデオシーケンスからオブジェクト表現と潜在アクションを推論する。 PlaySlotは、ビデオのダイナミックスから推測できる潜在アクションで条件付けられた複数の可能な先物を生成することができる。 その結果,PlaySlotは,異なる環境における映像予測において,オブジェクト中心のベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.67005754615478
• License:
• Abstract: Predicting future scene representations is a crucial task for enabling robots to understand and interact with the environment. However, most existing methods rely on video sequences and simulations with precise action annotations, limiting their ability to leverage the large amount of available unlabeled video data. To address this challenge, we propose PlaySlot, an object-centric video prediction model that infers object representations and latent actions from unlabeled video sequences. It then uses these representations to forecast future object states and video frames. PlaySlot allows to generate multiple possible futures conditioned on latent actions, which can be inferred from video dynamics, provided by a user, or generated by a learned action policy, thus enabling versatile and interpretable world modeling. Our results show that PlaySlot outperforms both stochastic and object-centric baselines for video prediction across different environments. Furthermore, we show that our inferred latent actions can be used to learn robot behaviors sample-efficiently from unlabeled video demonstrations. Videos and code are available at https://play-slot.github.io/PlaySlot/.
• Abstract（参考訳）: 将来のシーン表現を予測することは、ロボットが環境を理解し、対話できるようにするための重要なタスクである。 しかし、既存のほとんどの手法は、正確なアクションアノテーションを持つビデオシーケンスとシミュレーションに依存しており、利用可能な大量の未ラベルビデオデータを活用する能力を制限する。 この課題に対処するために、未ラベルのビデオシーケンスからオブジェクト表現と潜在アクションを推論するオブジェクト中心のビデオ予測モデルであるPlaySlotを提案する。 次に、これらの表現を使用して、将来のオブジェクト状態とビデオフレームを予測する。 PlaySlotは、ユーザが提供したビデオダイナミックスから推論したり、学習されたアクションポリシーによって生成されたりすることで、潜在アクションに条件付けされた複数の可能な未来を生成することができるため、汎用的で解釈可能な世界モデリングが可能になる。 その結果,PlaySlotは様々な環境における映像予測において,確率的,オブジェクト中心のベースラインよりも優れていた。 さらに,提案手法を用いて,未ラベル映像のデモからロボットの動作を効率よく学習できることが示唆された。 ビデオとコードはhttps://play-slot.github.io/PlaySlot/.comで公開されている。

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