論文の概要: FreeAction: Training-Free Techniques for Enhanced Fidelity of Trajectory-to-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24241v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 03:30:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.724417
• Title: FreeAction: Training-Free Techniques for Enhanced Fidelity of Trajectory-to-Video Generation
• Title（参考訳）: FreeAction: トラジェクトリ・ビデオ生成の忠実度向上のためのトレーニングフリー技術
• Authors: Seungwook Kim, Seunghyeon Lee, Minsu Cho,
• Abstract要約: 本稿では,ロボットビデオ生成における明示的な動作パラメータを完全に活用する2つのトレーニング不要な推論時間手法を提案する。 第一に、アクションスケールの分類器フリーガイダンスは、動作の大きさに比例して誘導強度を動的に調整し、運動強度に対する制御性を高める。 第二に、アクションスケールノイズトランケーションは、初期サンプルノイズの分布を調整し、所望の運動力学とよりよく一致させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.39748673817223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating realistic robot videos from explicit action trajectories is a critical step toward building effective world models and robotics foundation models. We introduce two training-free, inference-time techniques that fully exploit explicit action parameters in diffusion-based robot video generation. Instead of treating action vectors as passive conditioning signals, our methods actively incorporate them to guide both the classifier-free guidance process and the initialization of Gaussian latents. First, action-scaled classifier-free guidance dynamically modulates guidance strength in proportion to action magnitude, enhancing controllability over motion intensity. Second, action-scaled noise truncation adjusts the distribution of initially sampled noise to better align with the desired motion dynamics. Experiments on real robot manipulation datasets demonstrate that these techniques significantly improve action coherence and visual quality across diverse robot environments.
• Abstract（参考訳）: 明示的な行動軌跡からリアルなロボットビデオを生成することは、効果的な世界モデルとロボット基礎モデルを構築するための重要なステップである。 本研究では,拡散型ロボットビデオ生成において,明示的な動作パラメータをフル活用する2つのトレーニング不要推論時間手法を提案する。 動作ベクトルを受動的条件付け信号として扱う代わりに,この手法を積極的に取り入れて,分類器不要誘導法とガウス潜伏剤の初期化を導出する。 第一に、アクションスケールの分類器フリーガイダンスは、動作の大きさに比例して誘導強度を動的に調整し、運動強度に対する制御性を高める。 第二に、アクションスケールノイズトランケーションは、初期サンプルノイズの分布を調整し、所望の運動力学とよりよく一致させる。 実際のロボット操作データセットの実験により、これらの技術は多様なロボット環境におけるアクションコヒーレンスと視覚的品質を大幅に改善することが示された。

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