TesserAct：AI 4D具身世界模型，能预测3D场景的动态演变

AI智库导航-aiguide.cc为您提供最新的AI新闻资讯和最新的AI工具推荐，在这里你可以获得用于营销的AI聊天机器人、AI在商业管理中的应用、用于数据分析的AI工具、机器学习模型、面向企业的AI解决方案、AI在商业客户服务中的应用、AI和自动化工具等。

主要介绍

TesserAct是由香港科技大学、哈佛大学等团队联合提出的AI 4D具身世界模型，旨在通过预测3D场景随时间的动态演变，为具身智能体（如机器人）提供精确的环境感知与决策能力。该模型通过RGB-DN（RGB、深度和法线）视频训练，能够模拟4D世界（3D空间+时间），生成高质量的4D场景数据，支持智能体在复杂动态环境中的任务执行。TesserAct突破了传统2D模型的局限，能够捕捉场景的几何结构和时间变化，为机器人操作、自动驾驶等领域提供关键技术支持。

功能特点

1. 4D场景预测
   • 根据具身智能体的动作，预测3D场景随时间的动态演变，生成时空连贯的4D场景。
2. RGB-DN视频生成
   • 生成包含RGB图像、深度图和法线图的视频流，提供丰富的几何和外观信息。
3. 高保真度与一致性
   • 保证预测的4D场景在空间和时间上的连贯性，实现新视角合成和策略学习。
4. 支持逆动力学建模
   • 通过预测场景动态，帮助智能体学习精确的逆动力学模型，提升操作精度。
5. 多模态数据融合
   • 结合视觉、深度和法线信息，提供全面的环境感知能力。

优缺点

优点：

1. 突破2D局限：能够模拟3D世界的动态变化，生成传统2D模型无法实现的逼真交互。
2. 高精度预测：通过RGB-DN视频生成，提供详细的几何和外观信息，支持精确的环境感知。
3. 时空连贯性：保证预测的4D场景在时间和空间上的一致性，适用于复杂任务。
4. 支持逆动力学建模：帮助智能体学习精确的逆动力学模型，提升操作能力。

缺点：

1. 计算成本高：4D场景的训练和学习需要大量计算资源，成本较高。
2. 数据依赖性强：需要高质量的RGB-DN视频数据进行训练，数据获取和标注难度较大。
3. 复杂场景适应性有限：在极端复杂或动态变化的场景中，预测精度可能下降。

如何使用

1. 数据准备
   • 收集或生成RGB-DN视频数据集，包含RGB图像、深度图和法线图。
2. 模型训练
   • 使用TesserAct提供的框架，在数据集上训练4D世界模型。
3. 推理与预测
   • 输入当前场景的RGB-DN视频和智能体的动作，模型输出预测的未来4D场景。
4. 集成与应用
   • 将预测的4D场景集成到机器人或自动驾驶系统中，支持决策与控制。

框架技术原理

1. RGB-DN视频表示
   • 使用RGB图像、深度图和法线图表示4D场景，捕捉场景的外观和几何信息。
2. 视频生成模型
   • 基于预训练的CogVideoX模型，扩展输出端以预测完整的RGB-DN数据。
3. 优化算法
   • 利用法线图优化深度图，使用光流算法区分动态与静态区域，引入时空连续性约束。
4. 扩散模型
   • 通过正向过程向数据中添加噪声，训练去噪器从噪声状态恢复数据，生成高质量的RGB-DN视频。

创新点

1. 4D场景建模
   • 首次提出通过RGB-DN视频建模4D场景，支持时空连贯的预测。
2. 高效表示方法
   • 使用RGB-DN视频作为中间表示，兼顾计算效率和预测精度。
3. 优化算法
   • 提出将生成的RGB-DN视频转换为高质量4D场景的算法，保证场景的真实感。
4. 支持语言条件控制
   • 从当前帧和文本描述的智能体动作直接预测4D场景，增强交互能力。

评估标准

1. 场景生成质量
   • 评估预测的4D场景在几何和外观上的保真度。
2. 时空连贯性
   • 测量场景在时间和空间上的一致性，避免跳跃或不连续。
3. 任务性能
   • 在下游任务（如机器人操作、自动驾驶）中评估模型的实际表现。
4. 计算效率
   • 测量模型的训练和推理速度，评估资源占用情况。

应用领域

1. 机器人操作
   • 支持机器人在复杂环境中的精确操作，如抓取、装配等。
2. 自动驾驶
   • 预测道路场景的动态变化，支持安全决策与规划。
3. 虚拟现实与增强现实
   • 生成逼真的4D场景，提升用户体验。
4. 仿真与训练
   • 为智能体提供高质量的仿真环境，支持策略学习与优化。

项目地址

• 项目官网：https://tesseractworld.github.io/
• Github仓库：https://github.com/UMass-Embodied-AGI/TesserAct
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/anyeZHY/tesseract
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.20995