PICA-WAM：通过跨外观自对齐提升世界行动模型的视觉扰动不变性

PICA-WAM 提出一种自监督训练框架，通过跨外观自对齐任务提升世界行动模型（WAM）对任务无关视觉扰动的鲁棒性。在 RoboTwin 2.0、LIBERO-Plus、EBench 和真实机器人测试中，PICA-WAM 显著提升视觉扰动下的成功率，同时保持仿真性能。该框架通过 EMA 教师模型和轻量投影头对齐浅层动作表示，减少视频特征对无关外观的敏感性。