論文の概要: RoboTransfer: Geometry-Consistent Video Diffusion for Robotic Visual Policy Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23171v1
• Date: Thu, 29 May 2025 07:10:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.725446
• Title: RoboTransfer: Geometry-Consistent Video Diffusion for Robotic Visual Policy Transfer
• Title（参考訳）: RoboTransfer:ロボットの視覚政策伝達のための幾何一貫性ビデオ拡散
• Authors: Liu Liu, Xiaofeng Wang, Guosheng Zhao, Keyu Li, Wenkang Qin, Jiaxiong Qiu, Zheng Zhu, Guan Huang, Zhizhong Su,
• Abstract要約: RoboTransferは、ロボットデータ合成のための拡散ベースのビデオ生成フレームワークである。 背景属性やオブジェクト属性などのシーンコンポーネントを明示的に制御するマルチビュー幾何を統合している。 RoboTransferは、幾何的一貫性と視覚的忠実度を向上したマルチビュービデオを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.178540405656676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation Learning has become a fundamental approach in robotic manipulation. However, collecting large-scale real-world robot demonstrations is prohibitively expensive. Simulators offer a cost-effective alternative, but the sim-to-real gap make it extremely challenging to scale. Therefore, we introduce RoboTransfer, a diffusion-based video generation framework for robotic data synthesis. Unlike previous methods, RoboTransfer integrates multi-view geometry with explicit control over scene components, such as background and object attributes. By incorporating cross-view feature interactions and global depth/normal conditions, RoboTransfer ensures geometry consistency across views. This framework allows fine-grained control, including background edits and object swaps. Experiments demonstrate that RoboTransfer is capable of generating multi-view videos with enhanced geometric consistency and visual fidelity. In addition, policies trained on the data generated by RoboTransfer achieve a 33.3% relative improvement in the success rate in the DIFF-OBJ setting and a substantial 251% relative improvement in the more challenging DIFF-ALL scenario. Explore more demos on our project page: https://horizonrobotics.github.io/robot_lab/robotransfer
• Abstract（参考訳）: 模倣学習はロボット操作の基本的なアプローチとなっている。 しかし、大規模な実世界のロボットデモの収集は違法に高価である。 シミュレーターは費用対効果のある代替手段を提供するが、sim-to-realギャップはスケールを極めて困難にしている。 そこで,ロボットデータ合成のための拡散型ビデオ生成フレームワークであるRoboTransferを紹介する。 従来の方法とは異なり、RoboTransferは背景属性やオブジェクト属性などのシーンコンポーネントを明示的に制御するマルチビュー幾何を統合している。 クロスビュー機能インタラクションとグローバルな深さ/正規条件を組み合わせることで、RoboTransferはビュー間の幾何学的一貫性を保証する。 このフレームワークは、バックグラウンド編集やオブジェクトスワップなど、きめ細かいコントロールを可能にする。 実験によると、RoboTransferは幾何的一貫性と視覚的忠実度を向上したマルチビュービデオを生成することができる。 さらに、RoboTransferによって生成されたデータに基づいてトレーニングされたポリシーは、DIFF-OBJ設定における成功率の33.3%の相対的な改善と、より困難なDIFF-ALLシナリオにおける実質的な251%の相対的な改善を実現している。 より詳細なデモは、プロジェクトのページを参照してください。

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