वीडियो भाषा नियोजन (VLP) एक ऐसी एल्गोरिथम है जो दृश्य भाषा मॉडल और टेक्स्ट-टू-वीडियो मॉडल को प्रशिक्षित करके जटिल दीर्घकालिक कार्यों की दृश्य योजना को प्राप्त करता है। VLP दीर्घकालिक कार्य निर्देश और वर्तमान छवि अवलोकन को इनपुट के रूप में ग्रहण करता है और एक विस्तृत बहु-मोडल (वीडियो और भाषा) योजना का उत्पादन करता है जो वर्णन करता है कि अंतिम कार्य कैसे पूरा किया जाए। VLP विभिन्न रोबोटिक्स क्षेत्रों में दीर्घकालिक वीडियो योजना को संश्लेषित करने में सक्षम है, जिसमें बहु-वस्तु पुनर्व्यवस्थापन से लेकर बहु-कैमरा द्वि-भुजा वाली कुशल संचालन तक शामिल हैं। उत्पन्न वीडियो योजना को लक्ष्य-स्थिति रणनीति के माध्यम से वास्तविक रोबोट क्रियाओं में परिवर्तित किया जा सकता है। प्रयोगों से पता चला है कि VLP पिछली विधियों की तुलना में दीर्घकालिक कार्यों की सफलता दर में उल्लेखनीय रूप से सुधार करता है।