arXiv · AI· Ruixiang Wang, Qingming Liu, Yueci Deng, Guiliang Liu, Zhen Liu, Kui Jia·· 14 小时前AI 评分38
EVA: 通过逆动力学奖励对齐视频世界模型与可执行机器人动作
EVA: Aligning Video World Models with Executable Robot Actions via Inverse Dynamics Rewards
AI 导读
EVA 框架利用动作空间反馈解决视频生成模型的“可执行性差距”，提升机器人动作生成的视觉完整性与动作可行性。 EVA 冻结在机器人演示上训练的逆动力学模型（IDM）解码动作，并通过强化学习更新视频生成器以惩罚非平滑运动及速度、加速度违规。 在 RoboTwin、LIBERO 及真实双臂机器人上的实验表明，EVA 减少了视觉伪影并提高了任务成功率。
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