VideoAgent是一种自改进的视频生成系统，由斯坦福大学、滑铁卢大学、DeepMind等机构的研究人员共同推出。根据图像观察和语言指令生成视频计划，转换为机器人控制动作。VideoAgent基于自我条件一致性方法细化视频计划，用预训练的视觉-语言模型（VLM）反馈进行迭代优化。在执行过程中，VideoAgent收集环境数据进一步提升视频生成质量，有效减少视频中的幻觉内容，提高任务成功率。系统在模拟环境中表现优异，能改进真实机器人视频，将视频生成技术应用在现实世界提供新的可能性。
VideoAgent的主要功能视频计划生成：根据给定的图像观察和语言指令，生成用在控制机器人系统的视频计划。自我改进：基于外部反馈，如预训练的视觉-语言模型（VLM）的反馈和真实世界的执行反馈，迭代改进生成的视频计划。视频细化：用自我条件一致性方法，将低质量的视频样本优化成高质量的视频。在线执行与数据收集：在真实环境中执行视频计划，收集额外数据进一步微调视频生成模型。任务成功评估：评估任务是否成功完成，根据执行反馈改进视频生成策略。VideoAgent的技术原理自我条件一致性：一种启发式方法，用在视频扩散模型，将低质量的视频样本基于迭代细化成高质量的视频。用自我生成的样本引导视频生成，保留视频的真实部分和优化幻觉部分。VLM引导的视频生成：在推理阶段，VideoAgent用预训练的VLM选择最佳的细化视频计划。VLM评估视频的连贯性、物理规律的遵守和任务的完成情况，提供反馈。在线微调：VideoAgent在真实环境中执行视频策略时，收集成功的轨迹数据，用轨迹数据进一步微调视频生成模型，提高未来任务的成功率。反馈整合：VideoAgent整合来自VLM的AI反馈和真实世界执行反馈，基于反馈指导视频生成模型的训练和改进。强化学习：在与环境的交互中，VideoAgent基于强化学习技术优化策略，提高视频生成的质量和任务执行的成功率。VideoAgent的项目地址GitHub仓库：https://github.com/Video-as-Agent/VideoAgentarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.10076VideoAgent的应用场景机器人控制：VideoAgent用在生成控制机器人执行复杂任务的视频计划，如抓取、放置、组装等操作，提高机器人在工业自动化、服务机器人等领域的应用效率。模拟和训练：在模拟环境中，VideoAgent作为训练机器人策略的工具，基于生成各种任务的视频训练和测试机器人的行为，无需在真实世界中进行物理操作。教育和研究：VideoAgent用子啊教育领域，生成教学视频，展示机器人或自动化系统如何执行特定任务，帮助学生更好地理解相关概念。游戏开发：在游戏设计中，VideoAgent用在生成非玩家角色（NPC）的行为模式，创建更加丰富和动态的游戏环境。电影和动画制作：VideoAgent辅助动画师和电影制作人，基于生成视频草图和动画序列，加快创作过程，降低制作成本。 
