論文の概要: Hydra-0: Action Flow for Generalist World Modeling and Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18077v1
- Date: Tue, 18 Aug 2026 17:59:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-19 21:40:53.439121
- Title: Hydra-0: Action Flow for Generalist World Modeling and Control
- Title（参考訳）: Hydra-0:ジェネリストの世界モデリングと制御のためのアクションフロー
- Abstract要約: Hydra-0はアクションフローを条件とした世界モデルであり、ロボットの動きをピクセルの動きとして表現している。
我々の最良の構成は、90.4%のロボットモーションエラー、60.2%のオブジェクトモーションエラーを達成する。
訓練されたアクションヘッドは、タスク固有の専門家ロボットのデモンストレーションを必要とせずに、得られた潜在機能を実行可能なアクションにマッピングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.88849745875753
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce Hydra-0, a generalist world model conditioned on action flow, which represents robot actions as pixel motion. This shared visual interface enables generalist world modeling and control by learning action consequences across embodiments, tasks, environments, and video-generation backbones. Our best configuration achieves 90.4% lower robot-motion error and 60.2% lower object-motion error than our action-conditioned baseline, while supporting zero-shot composition and data-efficient adaptation. On the RoboLab benchmark, Hydra-0 achieves a Pearson correlation of r=0.96 between replayed and reference success rates. Finally, we uncover an emergent inverse mode of this interface: a world action model that predicts compatible robot motion from desired object flow transferred from a human demonstration. A trained action head maps the resulting latent features to executable actions without requiring task-specific expert robot demonstrations. Together, these results demonstrate the potential of action flow as a shared control interface connecting heterogeneous training data, open-loop policy evaluation, and robot control.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットの動作をピクセルの動きとして表現する,アクションフローを前提とした一般世界モデルであるHydra-0を紹介する。
この共有ビジュアルインターフェースは、エンボディメント、タスク、環境、ビデオ生成バックボーン間でのアクション結果の学習による一般的な世界モデリングと制御を可能にする。
我々の最高の構成は、ゼロショット合成とデータ効率の適応をサポートしながら、動作条件付きベースラインよりも90.4%低いロボットモーションエラーと60.2%低いオブジェクトモーションエラーを実現する。
RoboLabのベンチマークでは、Hydra-0は再生と参照の成功率の間のr=0.96のピアソン相関を達成している。
最後に,このインタフェースの創発的逆モードを明らかにする。人間の実演から移動した所望の物体の流れから,ロボットの動きの相性を予測する世界行動モデルである。
訓練されたアクションヘッドは、タスク固有の専門家ロボットのデモンストレーションを必要とせずに、得られた潜在機能を実行可能なアクションにマッピングする。
これらの結果は、異種トレーニングデータ、オープンループポリシー評価、ロボット制御を接続する共有制御インタフェースとしてのアクションフローの可能性を示す。
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