World Simulators: 利用视频生成模型作为物理世界模拟器训练具身智能体 大家好，今天我们来深入探讨一个令人兴奋的研究方向：如何利用视频生成模型作为物理世界模拟器，从而训练具身智能体。这个领域融合了计算机视觉、强化学习和机器人学，旨在让智能体能够在虚拟环境中学习复杂的交互策略，并最终将这些策略迁移到真实世界。 1. 问题的背景与动机 传统的具身智能体训练方法通常依赖于手工设计的物理模拟器。这些模拟器往往需要大量的工程投入，并且难以精确地模拟真实世界的复杂物理现象，例如流体动力学、软体变形和非刚性交互。此外，从仿真到真实（Sim2Real）的迁移仍然是一个巨大的挑战，因为仿真环境和真实世界之间存在显著的差异。 近年来，深度学习的快速发展，特别是视频生成模型的进步，为解决这些问题提供了一个新的思路。视频生成模型能够学习真实世界的视觉模式，并根据给定的条件生成逼真的视频序列。如果我们能够利用这些模型作为物理世界的模拟器，就可以避免手工设计模拟器的复杂性，并有可能更好地捕捉真实世界的物理特性。 2. 核心思想：学习世界模型 核心思想是学习一个世界模型（World Model）。世界 …