EnerVerse：展望机器人操控的具身未来空间

主要观点总结

本文介绍了EnerVerse模型，一个专为机器人操控任务设计的具身未来空间生成综合框架。该模型通过集成卷积和双向注意机制来处理视频数据中的冗余性，并提出了一种稀疏内存上下文与逐块单向生成范式相结合的方法，以促进无限长序列的生成。为了解决机器人能力的问题，引入了自由锚点视图（FAV）空间，它提供了灵活的视角，增强了观察和分析能力。为了增强机器人策略预测能力，结合使用数据引擎流水线和生成模型。此外，为了提高模型的鲁棒性和应对分布不均场景，提出了一种使用稀疏采样帧作为干净帧的上下文替代方法。文章还介绍了自由多视图视频生成流水线和带EnerVerse和4DGS的现实世界数据飞轮的应用。最后，文章讨论了模型的应用、训练数据和训练细节。

关键观点总结

关键观点1: EnerVerse模型的设计原理和特点

EnerVerse是一个专为机器人操控任务设计的具身未来空间生成综合框架，通过集成卷积和双向注意机制处理视频数据，提出稀疏内存上下文与逐块单向生成范式相结合的方法。

关键观点2: 自由锚点视图（FAV）空间的作用

FAV空间提供灵活的视角，增强观察和分析能力，解决运动建模的模糊性，消除封闭环境中的物理限制，并显著提高机器人在各种任务和设置中的泛化和适应性。

关键观点3: 数据引擎流水线的应用

数据引擎流水线利用生成模型和4DGS，通过利用高斯Splatting从多视角观测中进行4D重建，确保几何和光学一致性，提高不同视点之间的对齐和连贯性。

关键观点4: 策略头的作用和设计

策略头被集成到扩散生成器网络中，以在大量未来空间生成预训练后同时生成视频和相应的动作。它采用多个Transformer块的堆栈，按照特定架构设计，以支持机器人的实时控制任务。

关键观点5: 训练数据和训练细节

文章选择了几个具有明确任务逻辑的公开数据集进行预训练，并采用基于UNet的VDM架构。在生成具身未来空间的实验中，块大小对模型性能有显著影响。使用特定大小的块时，模型表现出最佳性能。

文章预览

25年1月来自智元机器人、上海AI实验室、香港中文大学、上海交大、复旦大学、香港科技大学和哈工大的论文“EnerVerse: Envisioning Embodied Future Space for Robotics Manipulation”。 EnerVerse，是一个专为机器人操控任务而设计、具身未来空间生成的综合框架。EnerVerse 无缝集成卷积和双向注意机制，用于内部块空间建模，从而确保低层一致性和连续性。认识到视频数据中固有的冗余性，故提出一种稀疏内存上下文（sparse memory context）与逐块单向生成范式（chunkwise unidirectional generative paradigm）相结合的方法，以促进无限长序列的生成。为了进一步增强机器人能力，引入自由锚点视图 (FAV) 空间，它提供灵活的视角，可增强观察和分析能力。FAV 空间减轻运动建模的模糊性，消除密闭环境中的物理限制，并显著提高机器人在各种任务和设置中的泛化和适应性。为了解决 ………………………………