論文の概要: Light Future: Multimodal Action Frame Prediction via InstructPix2Pix

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14809v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 03:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.06935
• Title: Light Future: Multimodal Action Frame Prediction via InstructPix2Pix
• Title（参考訳）: 光の未来: InstructPix2Pixによるマルチモーダルアクションフレーム予測
• Authors: Zesen Zhong, Duomin Zhang, Yijia Li,
• Abstract要約: 本稿では,ロボット行動予測の新しい,効率的かつ軽量なアプローチを提案する。 従来のビデオ予測モデルに比べて計算コストと推論遅延が大幅に削減されている。 ロボットタスクの将来の視覚的フレームを予測するために、InstructPix2Pixモデルの適応を開拓した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting future motion trajectories is a critical capability across domains such as robotics, autonomous systems, and human activity forecasting, enabling safer and more intelligent decision-making. This paper proposes a novel, efficient, and lightweight approach for robot action prediction, offering significantly reduced computational cost and inference latency compared to conventional video prediction models. Importantly, it pioneers the adaptation of the InstructPix2Pix model for forecasting future visual frames in robotic tasks, extending its utility beyond static image editing. We implement a deep learning-based visual prediction framework that forecasts what a robot will observe 100 frames (10 seconds) into the future, given a current image and a textual instruction. We repurpose and fine-tune the InstructPix2Pix model to accept both visual and textual inputs, enabling multimodal future frame prediction. Experiments on the RoboTWin dataset (generated based on real-world scenarios) demonstrate that our method achieves superior SSIM and PSNR compared to state-of-the-art baselines in robot action prediction tasks. Unlike conventional video prediction models that require multiple input frames, heavy computation, and slow inference latency, our approach only needs a single image and a text prompt as input. This lightweight design enables faster inference, reduced GPU demands, and flexible multimodal control, particularly valuable for applications like robotics and sports motion trajectory analytics, where motion trajectory precision is prioritized over visual fidelity.
• Abstract（参考訳）: 将来の運動軌跡を予測することは、ロボット工学、自律システム、人間の活動予測といった分野において重要な能力であり、より安全でインテリジェントな意思決定を可能にする。 本稿では,従来の映像予測モデルと比較して計算コストと推論遅延を大幅に削減した,ロボット行動予測の新しい,効率的で軽量なアプローチを提案する。 重要なことに、ロボットタスクにおける将来の視覚的フレームを予測するために、InstructPix2Pixモデルの適応を開拓し、その実用性は静的画像編集を超えて拡張されている。 我々は,現在の画像とテキストによる指示から,ロボットが将来100フレーム(10秒)で何を観察するかを予測する,深層学習に基づく視覚予測フレームワークを実装した。 我々は、インストラクトPix2Pixモデルを再利用し、微調整することで、視覚とテキストの両方の入力を受け付け、マルチモーダルな将来のフレーム予測を可能にする。 実世界のシナリオに基づいて生成したRoboTWinデータセットの実験により,ロボット動作予測タスクにおける最先端のベースラインと比較して,本手法が優れたSSIMとPSNRを実現することが示された。 複数の入力フレーム、重い計算、遅い推論遅延を必要とする従来のビデオ予測モデルとは異なり、我々のアプローチは入力として1つの画像と1つのテキストプロンプトしか必要としない。 この軽量な設計は、高速な推論、GPU要求の低減、柔軟なマルチモーダル制御を可能にし、特にロボット工学やスポーツ運動軌跡分析のようなアプリケーションでは、動き軌跡の精度が視覚的忠実性よりも優先される。

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