論文の概要: Drift-Resistant Navigation World Model with Anchored Epipolar Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24761v1
• Date: Sat, 23 May 2026 22:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.370111
• Title: Drift-Resistant Navigation World Model with Anchored Epipolar Guidance
• Title（参考訳）: Anchored Epipolar Guidanceを用いたドリフト抵抗型ナビゲーションワールドモデル
• Authors: Po-Chien Luan, Zimin Xia, Wuyang Li, Yang Gao, Alexandre Alahi,
• Abstract要約: 本稿では,従来のロールアウト型ナビゲーションワールドモデルにおいて,知覚的ドリフトと幾何学的ドリフトの両方を緩和する生成モデルであるDrift-Resistant Navigation World Modelを提案する。 まず、安定な長距離ターゲットとして機能するスパース未来のアンカーを予測し、その後、過去のコンテキストと将来のアンカーの両方で条件付けられた各チャンク内で中間フレームを生成する。 4つのベンチマークの実験では、長期の視覚的品質、幾何的一貫性、多視点コヒーレンスにおいて、強いベースラインよりも一貫した改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.52175010905665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Drift-Resistant Navigation World Model, a generative model that mitigates both perceptual drift and geometric drift in conventional rollout-based navigation world models. Existing methods recursively feed generated content into subsequent steps, causing noise accumulation and degraded predictions, i.e., perceptual drift. Meanwhile, their predictions often deviate from the agent's motion, resulting in geometry drift. We address both types of drift by redesigning world-model prediction as an anchor-guided rollout. Instead of rolling out every frame sequentially, we first predict sparse future anchors that serve as stable long-range targets, and then generate intermediate frames within each chunk conditioned on both past context and future anchors. Importantly, these sparse anchors also provide geometric constraints, supported by bidirectional epipolar geometry, to localize where corresponding content should appear in the intermediate frames. Experiments on four benchmarks demonstrate consistent improvements over strong baselines in long-horizon visual quality, geometric consistency, and multi-view coherence. These gains further translate into improved downstream planning performance under the same planners, highlighting the importance of drift-resistant, geometry-aware prediction for reliable navigation world models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のロールアウト型ナビゲーションワールドモデルにおいて,知覚的ドリフトと幾何学的ドリフトの両方を緩和する生成モデルであるDrift-Resistant Navigation World Modelを提案する。 既存の方法は、生成したコンテンツを後続のステップに再帰的に供給し、ノイズの蓄積と劣化予測、すなわち知覚的ドリフトを引き起こす。 一方、それらの予測はしばしばエージェントの動きから逸脱し、幾何学的ドリフトをもたらす。 我々は、世界モデル予測をアンカー誘導ロールアウトとして再設計することで、両方の種類のドリフトに対処する。 各フレームを逐次ロールアウトする代わりに、まず、安定な長距離ターゲットとして機能する疎未来のアンカーを予測し、その後、過去のコンテキストと将来のアンカーの両方で条件付けられた各チャンク内で中間フレームを生成する。 重要なことに、これらのスパースアンカーは、中間フレームに対応するコンテンツが現れる場所をローカライズするために、双方向のエピポーラ幾何学によって支えられる幾何学的制約も提供する。 4つのベンチマークの実験では、長期の視覚的品質、幾何的一貫性、多視点コヒーレンスにおいて、強いベースラインよりも一貫した改善が示されている。 これらの向上により、同じプランナーの下での下流計画性能が向上し、信頼性の高いナビゲーションワールドモデルに対するドリフト耐性、幾何認識予測の重要性が浮き彫りになった。

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