VideoAgent是一種自改進的視頻生成系統，由斯坦福大學、滑鐵盧大學、DeepMind等機構的研究人員共同推出。根據圖像觀察和語言指令生成視頻計劃，轉換為機器人控制動作。VideoAgent基于自我條件一致性方法細化視頻計劃，用預訓練的視覺-語言模型（VLM）反饋進行迭代優化。在執行過程中，VideoAgent收集環境數據進一步提升視頻生成質量，有效減少視頻中的幻覺內容，提高任務成功率。系統在模擬環境中表現優異，能改進真實機器人視頻，將視頻生成技術應用在現實世界提供新的可能性。
VideoAgent的主要功能視頻計劃生成：根據給定的圖像觀察和語言指令，生成用在控制機器人系統的視頻計劃。自我改進：基于外部反饋，如預訓練的視覺-語言模型（VLM）的反饋和真實世界的執行反饋，迭代改進生成的視頻計劃。視頻細化：用自我條件一致性方法，將低質量的視頻樣本優化成高質量的視頻。在線執行與數據收集：在真實環境中執行視頻計劃，收集額外數據進一步微調視頻生成模型。任務成功評估：評估任務是否成功完成，根據執行反饋改進視頻生成策略。VideoAgent的技術原理自我條件一致性：一種啟發式方法，用在視頻擴散模型，將低質量的視頻樣本基于迭代細化成高質量的視頻。用自我生成的樣本引導視頻生成，保留視頻的真實部分和優化幻覺部分。VLM引導的視頻生成：在推理階段，VideoAgent用預訓練的VLM選擇最佳的細化視頻計劃。VLM評估視頻的連貫性、物理規律的遵守和任務的完成情況，提供反饋。在線微調：VideoAgent在真實環境中執行視頻策略時，收集成功的軌跡數據，用軌跡數據進一步微調視頻生成模型，提高未來任務的成功率。反饋整合：VideoAgent整合來自VLM的AI反饋和真實世界執行反饋，基于反饋指導視頻生成模型的訓練和改進。強化學習：在與環境的交互中，VideoAgent基于強化學習技術優化策略，提高視頻生成的質量和任務執行的成功率。VideoAgent的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/Video-as-Agent/VideoAgentarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.10076VideoAgent的應用場景機器人控制：VideoAgent用在生成控制機器人執行復雜任務的視頻計劃，如抓取、放置、組裝等操作，提高機器人在工業自動化、服務機器人等領域的應用效率。模擬和訓練：在模擬環境中，VideoAgent作為訓練機器人策略的工具，基于生成各種任務的視頻訓練和測試機器人的行為，無需在真實世界中進行物理操作。教育和研究：VideoAgent用子啊教育領域，生成教學視頻，展示機器人或自動化系統如何執行特定任務，幫助學生更好地理解相關概念。游戲開發：在游戲設計中，VideoAgent用在生成非玩家角色（NPC）的行為模式，創建更加豐富和動態的游戲環境。電影和動畫制作：VideoAgent輔助動畫師和電影制作人，基于生成視頻草圖和動畫序列，加快創作過程，降低制作成本。 
