ATLAS：潜在结构的对齐传输以实现可靠的世界模型规划

潜在世界模型依赖于表示几何进行规划，但仅对潜在边际进行正则化并不能确定用于动作选择的状态与状态关系。我们表明，当表示转换为规划者使用的最终潜在变量时，这可能会导致与规划相关的新颖性结构被削弱。我们引入了潜在结构对齐传输（ATLAS），这是一个在校准全局潜在分布的同时显式保留关系几何的训练目标。 ATLAS 将归一化的成对结构从信息编码器表示转移到规划潜在模型，并使用 Wasserstein 嵌入匹配 (WEMReg) 通过一维 Wasserstein-2 传输来校准其边际。我们的分析表明，关系保留和边际校准施加了非冗余约束，并将有限候选规划稳定性与关系失真、潜在尺度失配和预测误差联系起来。在 LeWM 中实例化后，ATLAS 提高了 PushT、TwoRoom 和 OGBench-Cube 在较低新颖性和较高新颖性评估子集上的平均目标达成成功率，其中较高新颖性 TwoRoom 片段的增益最大。表示和rollout诊断进一步显示出规划潜在中更强的新颖性相关结构、改进的边际校准和更低的多步骤预测误差。总之，这些结果强调了与规划相关的潜在几何结构的保存是可靠的世界模型规划的重要组成部分。代码可在 https://anonymous.4open.science/r/atlas-world-model-72C4/. 获取