論文の概要: mimic-video: Video-Action Models for Generalizable Robot Control Beyond VLAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15692v2
• Date: Fri, 19 Dec 2025 18:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 13:33:13.535237
• Title: mimic-video: Video-Action Models for Generalizable Robot Control Beyond VLAs
• Title（参考訳）: 擬似ビデオ:VLAを超えた汎用ロボット制御のためのビデオ・アクション・モデル
• Authors: Jonas Pai, Liam Achenbach, Victoriano Montesinos, Benedek Forrai, Oier Mees, Elvis Nava,
• Abstract要約: そこで我々は,事前学習したインターネットスケールのビデオモデルと,その潜在表現に条件付けされたフローマッチングに基づくアクションデコーダを組み合わせた,新しいビデオ・アクション・モデル(VAM)を提案する。 提案手法は,シミュレーションおよび実世界のロボット操作タスクにおける最先端性能を実現し,サンプル効率を10倍,収束速度を2倍向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.109732854501585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prevailing Vision-Language-Action Models (VLAs) for robotic manipulation are built upon vision-language backbones pretrained on large-scale, but disconnected static web data. As a result, despite improved semantic generalization, the policy must implicitly infer complex physical dynamics and temporal dependencies solely from robot trajectories. This reliance creates an unsustainable data burden, necessitating continuous, large-scale expert data collection to compensate for the lack of innate physical understanding. We contend that while vision-language pretraining effectively captures semantic priors, it remains blind to physical causality. A more effective paradigm leverages video to jointly capture semantics and visual dynamics during pretraining, thereby isolating the remaining task of low-level control. To this end, we introduce mimic-video, a novel Video-Action Model (VAM) that pairs a pretrained Internet-scale video model with a flow matching-based action decoder conditioned on its latent representations. The decoder serves as an Inverse Dynamics Model (IDM), generating low-level robot actions from the latent representation of video-space action plans. Our extensive evaluation shows that our approach achieves state-of-the-art performance on simulated and real-world robotic manipulation tasks, improving sample efficiency by 10x and convergence speed by 2x compared to traditional VLA architectures.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作のためのVLA(Vision-Language-Action Models)は、大規模な静的Webデータに基づいて事前訓練された視覚言語バックボーン上に構築されている。 その結果、セマンティック・ジェネレーションの改善にもかかわらず、このポリシーはロボットの軌道のみから複雑な物理力学と時間的依存を暗黙的に推論する必要がある。 この依存は、自然の物理的理解の欠如を補うために、継続的で大規模な専門家データ収集を必要とする、持続不可能なデータ負担を生み出します。 視覚言語による事前学習は意味論的先行を効果的に捉えるが、身体的因果性には目が見えないと我々は主張する。 より効果的なパラダイムは、ビデオを利用して事前トレーニング中にセマンティクスと視覚力学を共同でキャプチャし、低レベル制御の残りのタスクを分離する。 そこで本研究では,事前学習したインターネットスケールのビデオモデルと,その潜在表現に条件付けされたフローマッチングに基づくアクションデコーダを組み合わせた,新しいビデオ・アクション・モデル(VAM)を提案する。 デコーダは逆ダイナミクスモデル(IDM)として機能し、ビデオ空間のアクションプランの潜在表現から低レベルのロボットアクションを生成する。 提案手法は,シミュレーションおよび実世界のロボット操作タスクにおける最先端性能を実現し,サンプル効率を10倍,収束速度を従来のVLAアーキテクチャと比較して2倍向上することを示す。

関連論文リスト

• Future Optical Flow Prediction Improves Robot Control & Video Generation [100.87884718953099]
  本稿では,VLM(Vision-Language Model)と拡散アーキテクチャを組み合わせた新しい光フロー予測モデルFOFPredを紹介する。 我々のモデルは、高度にスケーラブルだが非構造化のソースである、Webスケールの人間活動データに基づいて訓練されている。 言語駆動設定下でのロボット操作とビデオ生成による評価は、FOFPredのクロスドメインの汎用性を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-15T18:49:48Z)
• CLAP: Contrastive Latent Action Pretraining for Learning Vision-Language-Action Models from Human Videos [73.51386721543135]
  本稿では,映像から視覚的潜伏空間をロボット軌道から受容的潜伏空間に整列させるフレームワークであるContrastive Latent Action Pretraining (CLAP)を提案する。 CLAPは、ビデオの遷移を量子化され、物理的に実行可能なコードブックにマッピングする。 本稿では,命令追従やオブジェクトの一般化に優れた自己回帰モデルであるCLAP-NTPと,高頻度かつ高精度な操作のために設計されたRectified FlowベースのポリシーであるCLAP-RFの両方を提供する二重形式VLAフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T16:26:33Z)
• UniCoD: Enhancing Robot Policy via Unified Continuous and Discrete Representation Learning [22.84748754972181]
  オープンエンド環境で多様なタスクを処理できる汎用的なロボットポリシーを構築することは、ロボット工学における中心的な課題である。 大規模な事前学習から知識を活用するために、以前の研究は一般的に視覚言語理解モデル(VLM)または生成モデルの上に一般的なポリシーを構築してきた。 最近の生成と理解の統一モデルは、大規模な事前学習を通じて、理解と生成の両方において強力な能力を示している。 そこで,UniCoDを導入し,100万以上のインターネット規模の操作映像を事前学習することで,高次元視覚特徴を動的にモデル化する機能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-12T14:54:19Z)
• Physical Autoregressive Model for Robotic Manipulation without Action Pretraining [65.8971623698511]
  我々は、自己回帰ビデオ生成モデルを構築し、物理自己回帰モデル(PAR)を提案する。 PARは、アクション事前トレーニングを必要とせず、物理力学を理解するために、ビデオ事前トレーニングに埋め込まれた世界の知識を活用する。 ManiSkillベンチマークの実験は、PARがPushCubeタスクで100%の成功率を達成したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-13T13:54:51Z)
• ORV: 4D Occupancy-centric Robot Video Generation [33.360345403049685]
  遠隔操作を通じて現実世界のロボットシミュレーションデータを取得することは、時間と労力のかかることで有名だ。 ORVは,4次元のセマンティック・コンカレンシー・シーケンスをきめ細かな表現として利用した,作業中心のロボットビデオ生成フレームワークである。 ORVは、占有率に基づく表現を活用することにより、時間的一貫性と正確な制御性を確保しつつ、シミュレーションデータをフォトリアリスティックなロボットビデオにシームレスに変換することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-03T17:00:32Z)
• Pre-Trained Video Generative Models as World Simulators [59.546627730477454]
  本研究では,事前学習した映像生成モデルを制御可能な世界シミュレータに変換するための動的世界シミュレーション(DWS)を提案する。 条件付き動作と生成した視覚的変化の正確なアライメントを実現するために,軽量で普遍的な動作条件付きモジュールを導入する。 実験により、DWSは拡散モデルと自己回帰変換モデルの両方に汎用的に適用可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T14:49:09Z)
• VidMan: Exploiting Implicit Dynamics from Video Diffusion Model for Effective Robot Manipulation [79.00294932026266]
  VidManは、安定性を高め、データ利用効率を向上させるために、2段階のトレーニングメカニズムを使用する新しいフレームワークである。 我々のフレームワークは、CALVINベンチマークで最先端のベースラインモデルGR-1を上回り、11.7%の相対的な改善を実現し、OXEの小規模データセットで9%以上の精度向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T03:13:26Z)
• Latent Action Pretraining from Videos [156.88613023078778]
  一般行動モデル(LAPA)のための潜在行動事前訓練について紹介する。 LAPA(英: LAPA)は、VLA(Vision-Language-Action)モデルに接地型ロボットアクションラベルを含まない教師なしの訓練方法である。 本稿では,ロボットアクションラベルを持たないインターネット規模のビデオから学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T16:28:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。