GenRL: Multimodal-foundation world models for generalization in embodied agents
作者: Pietro Mazzaglia, Tim Verbelen, Bart Dhoedt, Aaron Courville, Sai Rajeswar
分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2024-06-26 (更新: 2024-10-30)
备注: Presented at NeurIPS 2024
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
GenRL：用于具身智能体泛化的多模态基础世界模型
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 世界模型 视觉-语言模型 多模态学习 强化学习 泛化能力 无数据学习
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在具身智能体任务中泛化性差，且依赖于复杂的任务特定奖励函数设计。
- GenRL通过多模态基础世界模型，将视觉-语言模型与生成世界模型对齐，实现视觉和语言提示的任务指定。
- GenRL在运动和操作任务中表现出良好的多任务泛化能力，并引入了无数据策略学习策略。
📝 摘要（中文）
学习能够解决不同领域中多种任务的通用具身智能体是一个长期存在的问题。强化学习（RL）难以扩展，因为它需要为每个任务设计复杂的奖励函数。相比之下，语言可以以更自然的方式指定任务。当前的基础视觉-语言模型（VLMs）通常需要微调或其他调整才能应用于具身环境，这是由于显著的领域差距。然而，此类领域中多模态数据的缺乏阻碍了具身应用基础模型的发展。在这项工作中，我们通过提出多模态基础世界模型来克服这些问题，该模型能够连接和对齐基础VLMs的表示与RL生成世界模型的潜在空间，而无需任何语言标注。由此产生的智能体学习框架GenRL，允许通过视觉和/或语言提示指定任务，将它们置于具身领域的动态中，并在想象中学习相应的行为。通过在运动和操作领域的大规模多任务基准测试评估，GenRL实现了从语言和视觉提示的多任务泛化。此外，通过引入无数据策略学习策略，我们的方法为使用生成世界模型的基础策略学习奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能体学习方法难以泛化到不同任务和领域，强化学习需要为每个任务单独设计奖励函数，成本高昂。视觉-语言模型虽然可以用于任务指定，但直接应用于具身环境存在领域差距，且缺乏多模态数据支持。
核心思路：GenRL的核心思想是将预训练的视觉-语言模型（VLMs）的知识迁移到具身智能体的世界模型中，从而利用VLMs理解任务指令的能力，并结合世界模型进行策略学习。通过对齐VLMs的表示空间和生成世界模型的潜在空间，实现视觉和语言提示的任务指定。
技术框架：GenRL框架包含以下主要模块：1) 预训练的视觉-语言模型（VLM）：用于理解视觉和语言提示，提取任务相关的特征表示。2) 生成世界模型：用于学习具身环境的动态模型，预测未来状态。3) 对齐模块：将VLM的特征表示与世界模型的潜在空间对齐，使得智能体能够理解任务指令并规划行动。4) 策略学习模块：在世界模型的想象环境中学习策略，优化智能体的行为。
关键创新：GenRL的关键创新在于：1) 提出了一种多模态基础世界模型，能够连接和对齐视觉-语言模型的表示与生成世界模型的潜在空间，无需额外的语言标注。2) 引入了一种无数据策略学习策略，可以在世界模型的想象环境中学习策略，避免了与真实环境的交互。
关键设计：GenRL的关键设计包括：1) 使用对比学习方法对齐VLM和世界模型的表示空间，最小化视觉和语言提示与对应状态表示之间的距离。2) 使用Transformer网络作为对齐模块，学习VLM特征到世界模型潜在空间的映射。3) 使用生成对抗网络（GAN）训练世界模型，提高生成样本的质量和多样性。4) 使用进化策略（ES）在世界模型的想象环境中进行策略优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GenRL在运动和操作领域的大规模多任务基准测试中表现出色，实现了从语言和视觉提示的多任务泛化。相较于传统强化学习方法，GenRL在多个任务上取得了显著的性能提升，证明了其有效性和泛化能力。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
GenRL具有广泛的应用前景，例如机器人操作、自动驾驶、游戏AI等领域。它可以用于开发能够理解自然语言指令并执行复杂任务的智能体。此外，GenRL的无数据策略学习方法可以降低训练成本，加速智能体的部署。
📄 摘要（原文）
Learning generalist embodied agents, able to solve multitudes of tasks in different domains is a long-standing problem. Reinforcement learning (RL) is hard to scale up as it requires a complex reward design for each task. In contrast, language can specify tasks in a more natural way. Current foundation vision-language models (VLMs) generally require fine-tuning or other adaptations to be adopted in embodied contexts, due to the significant domain gap. However, the lack of multimodal data in such domains represents an obstacle to developing foundation models for embodied applications. In this work, we overcome these problems by presenting multimodal-foundation world models, able to connect and align the representation of foundation VLMs with the latent space of generative world models for RL, without any language annotations. The resulting agent learning framework, GenRL, allows one to specify tasks through vision and/or language prompts, ground them in the embodied domain's dynamics, and learn the corresponding behaviors in imagination. As assessed through large-scale multi-task benchmarking in locomotion and manipulation domains, GenRL enables multi-task generalization from language and visual prompts. Furthermore, by introducing a data-free policy learning strategy, our approach lays the groundwork for foundational policy learning using generative world models. Website, code and data: https://mazpie.github.io/genrl/