論文の概要: GigaBrain-0: A World Model-Powered Vision-Language-Action Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19430v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 09:57:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.541163
• Title: GigaBrain-0: A World Model-Powered Vision-Language-Action Model
• Title（参考訳）: GigaBrain-0:世界モデル駆動ビジョンランゲージ・アクションモデル
• Abstract要約: 我々は、世界モデル生成データによって強化された新しいVLA基盤モデルであるGigaBrain-0を紹介する。 GigaBrain-0は、タスク間の一般化を改善しながら、実際のロボットデータへの依存を著しく低減する。 また、NVIDIA Jetson AGX Orinのようなデバイス上で効率的に動作するように設計された軽量なGigaBrain-0-Smallも紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.08074448490287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training Vision-Language-Action (VLA) models for generalist robots typically requires large-scale real-world robot data, which is expensive and time-consuming to collect. The inefficiency of physical data collection severely limits the scalability, and generalization capacity of current VLA systems. To address this challenge, we introduce GigaBrain-0, a novel VLA foundation model empowered by world model-generated data (e.g., video generation, real2real transfer, human transfer, view transfer, sim2real transfer data). By leveraging world models to generate diverse data at scale, GigaBrain-0 significantly reduces reliance on real robot data while improving cross-task generalization. Our approach further improves policy robustness through RGBD input modeling and embodied Chain-of-Thought (CoT) supervision, enabling the model to reason about spatial geometry, object states, and long-horizon dependencies during task execution. This leads to substantial gains in real-world performance on dexterous, long-horizon, and mobile manipulation tasks. Extensive experiments demonstrate that GigaBrain-0 achieves superior generalization across variations in appearances (e.g., textures, colors), object placements, and camera viewpoints. Additionally, we present GigaBrain-0-Small, an optimized lightweight variant designed to run efficiently on devices such as the NVIDIA Jetson AGX Orin.
• Abstract（参考訳）: 汎用ロボットのための訓練用ビジョンランゲージ・アクション(VLA)モデルは、一般的に大規模な現実世界のロボットデータを必要とする。 物理データ収集の非効率性は、現在のVLAシステムのスケーラビリティと一般化能力を著しく制限する。 この課題に対処するため、GigaBrain-0は、世界モデル生成データ(例えば、ビデオ生成、リアル2リアル転送、ヒューマン転送、ビュー転送、sim2real転送データ)によって強化された新しいVLA基盤モデルである。 GigaBrain-0は、世界モデルを利用して多様なデータを大規模に生成することにより、実際のロボットデータへの依存を著しく低減し、クロスタスクの一般化を改善した。 提案手法は,RGBD入力モデルとCoT(Chain-of-Thought)監視を具体化することにより,タスク実行中の空間幾何学,オブジェクト状態,長期依存性をモデル化する。 これにより、デクスタラス、ロングホライゾン、モバイル操作タスクにおける現実世界のパフォーマンスが大幅に向上する。 GigaBrain-0は、外観(例えば、テクスチャ、色)、オブジェクト配置、カメラ視点など)のさまざまなバリエーションにおいて、優れた一般化を実現している。 さらに,NVIDIA Jetson AGX Orinなどのデバイス上で効率的に動作するように設計された軽量なGigaBrain-0-Smallを提案する。

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