VLS（Vision-Language Steering）的具體作用是透過視覺語言模型（VLM）即時導向預訓練機器人策略，解決測試時的分布偏移，讓機器人在新環境中保持高成功率，而無需重新訓練。

VLS 針對預訓練擴散策略在空間變化（如新位置）或任務變化（如新物件）下的失效，提供無梯度、無訓練的適應機制，利用 VLM 生成可微分獎勵函數，注入去噪過程。​
它將任務分解為順序階段（如「抓取」→「放置」），使用 3D 關鍵點獎勵，避免單一失敗導致整體崩潰。

RoVid‑X 號稱是目前最大規模的機器人影片生成開源資料集，約 400 萬 clips，覆蓋 1300+ skills / tasks，解析度達 720p，同時支援多樣機器人形態與多樣文字描述。RoVid‑X 主要解決現有 SOTA video diffusion / transformer 模型，在一般影片生成指標上不錯，但面對需要「因果一致、物理連貫」的機器人操作影片時，常出現物理錯誤、目標物體消失/瞬移、關節極限違反等問題。

RBench 旨在評估面向機器人的視訊生成的表現。它評估任務層面的正確性和視覺保真度。 雖然RBench為識別這些缺陷提供了必要的視角，但要實現物理上的真實性，還需要超越評估層面，解決高品質訓練資料嚴重短缺的問題。基於這些，他們引入了一個改進的四階段數據管道，由此誕生了 RoVid-X——迄今為止最大的開源機器人視頻生成數據集，涵蓋數千個任務，並富含全面的物理屬性標註。這項協同的評估和資料生態系統為視訊模型的嚴格評估和可擴展訓練奠定了堅實的基礎，加速了具身人工智慧向通用智慧的演進。

FrankenMotion 是一個以擴散模型為基礎的文本到人體動作生成框架，專注於對單一動作的各個身體部位進行細緻控制。研究團隊先建立名為「FrankenStein」的大規模運動資料集，這份資料集以大型語言模型自動生成的原子化、具備時間感知的逐部份文字敘述，填補了先前資料集只能提供全局或動作層級標註的不足。透過這些高度結構化的部位標註，模型能夠在訓練時同時學習空間（哪個部位在動）與時間（每個部位的具體時間模式）兩層資訊。

實驗結果顯示，相較於先前的 UniMotion、DART、STMC 等模型，FrankenMotion 在語義正確性與運動真實感上都有顯著提升，甚至能創造出訓練時未曾見過的組合動作，例如在坐下的同時抬起左手。

RoboVIP 解決機器人領域中，真實世界訓練數據不足且難以大量取得的痛點。RoboVIP 是一個機器人數據生成工具，它讓研究者能用更聰明、更可控的方式製造模擬數據，進而訓練出更強大、更不容易出錯的機器人。

RoboVIP 引入了「視覺身份提示 (Visual Identity Prompting)」，你可以直接給 AI 一張「參考圖」（例如一張特定碗的照片），AI 就能精準地在影片中生成或替換成那個碗，讓生成的畫面更真實、更符合需求。

研究證明，用 RoboVIP 處理過的數據去訓練機器人（像是 Pi0 或 Octo 這類模型），不只在模擬環境中表現更好，在真實世界的機器人操作上，成功率也顯著提升，尤其是在處理混亂、複雜的場景時。