每当有人谈论人工智能时，脑海中首先浮现的是机器人、人形机器人或者可以像人类一样做事情的机器人，甚至比人类做得更好。我们都见过这些特定的微型机器人在各个领域中的应用，例如在机场指导人们到达某些出口，在军队中导航和处理困难情况，甚至作为跟踪器。
所有这些都是AI在更真实意义上的一些惊人的例子。与每个其他AI模型一样，这需要满足一些基本要求，例如选择算法的选择，用于训练的大量数据，微调，然后部署。
现在，这种类型的问题通常被称为视觉和语言导航问题。人工智能（AI）中的视觉和语言导航是指AI系统利用视觉和语言信息理解和导航世界的能力。它结合了计算机视觉、自然语言处理和机器学习技术，构建能够感知图形场景、理解文本指令和导航物理环境的智能系统。
许多模型，如CLIP、RecBERT和PREVALENT，都在解决这些问题，但所有这些模型都存在两个主要问题。
有限的数据和数据偏差：训练视觉和学习系统需要大量标记数据。但是，在某些领域中，获取这种数据可能是昂贵、耗时甚至不切实际的。此外，具有多样性和代表性数据的可用性对于避免系统的理解和决策的偏差至关重要。如果训练数据有偏差，可能会导致不公平或不准确的预测和行为。
泛化：AI系统需要很好地泛化到看不见或新的数据。它们应该记住训练数据并学习可以应用于新示例的基本概念和模式。当模型在训练数据上表现良好但无法推广到新数据时，就会出现过拟合。在涉及光照条件、视角和物体外观变化的复杂视觉任务中，实现强健的泛化是一个重要的挑战。
尽管已经有很多努力来帮助代理学习多样化的指令输入，但所有这些数据集都是基于Matterport3D中相同的3D房间环境构建的，该数据集仅包含60种不同的房间环境用于代理训练。
PanoGen是AI领域的突破性解决方案。现在，有了PanoGen，数据稀缺问题已得到解决，语料库的创建和数据多样化也得到了简化。
PanoGen是一种生成方法，可以根据文本创建无限多样化的全景图像（环境）。他们通过为Matterport3D数据集中的房间图像加上标题来收集房间描述，然后使用SoTA文本到图像模型生成全景视觉（环境）。然后，他们使用递归外部绘制技术在生成的图像上创建一致的360度全景视图。所开发的全景图片共享类似的语义信息，以文本描述为条件，这确保了全景中对象的共现遵循人类直觉，并通过图像外部绘制创造了足够的房间外观和布局多样性。
他们提到已经有一些尝试增加训练数据的多样性并改进语料库。所有这些尝试都是基于从HM3D（Habitat Matterport 3D）中混合场景，这再次带回了同样的问题，即所有设置或多或少是用Matterport3D制作的。
PanoGen解决了这个问题，因为它可以创建无限数量的训练数据，并具有所需的许多变化。
该论文还提到，使用PanoGen方法，他们击败了当前的SoTA，并在Room-to-Room、Room-for-Room和CVDN数据集上实现了新的SoTA。
综上所述，PanoGen是解决视觉和语言导航问题的关键挑战的突破性开发。通过能够生成许多变化的无限训练样本，PanoGen为AI系统理解和像人类一样导航真实世界开辟了新的可能性。该方法卓越的超越了SoTA，突显出其改革AI驱动的VLN任务的潜力。