LLaPa: A Vision-Language Model Framework for Counterfactual-Aware Procedural Planning

📄 arXiv: 2507.08496v1 📥 PDF

作者: Shibo Sun, Xue Li, Donglin Di, Mingjie Wei, Lanshun Nie, Wei-Nan Zhang, Dechen Zhan, Yang Song, Lei Fan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-11

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LLaPa：一个用于反事实感知程序规划的视觉-语言模型框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言模型 程序规划 具身智能 反事实推理 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在具身智能系统的程序规划中展现出强大的推理能力，但对多模态输入和反事实推理的整合仍有待探索。
  2. LLaPa框架通过引入任务-环境重排序器（TER）和反事实活动检索器（CAR）两个辅助模块，增强了模型对关键区域的关注和在反事实场景下的推理能力。
  3. 实验结果表明，LLaPa在ActPlan-1K和ALFRED基准测试中，生成的计划质量（LCS和正确性）优于现有先进模型。

📝 摘要（中文）

本文提出LLaPa，一个用于多模态程序规划的视觉-语言模型框架。LLaPa利用视觉-语言模型（VLMs）从文本任务描述和视觉环境图像中生成可执行的动作序列。此外，LLaPa还集成了两个辅助模块以提升程序规划能力。任务-环境重排序器（TER）利用任务导向的分割创建任务敏感的特征空间，对齐文本描述与视觉环境，并突出程序执行的关键区域。反事实活动检索器（CAR）识别并强调潜在的反事实条件，增强模型在反事实场景中的推理能力。在ActPlan-1K和ALFRED基准测试上的大量实验表明，LLaPa生成了更高质量的计划，具有更优越的LCS和正确性，超越了先进的模型。代码和模型已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在具身智能系统的程序规划中，虽然利用了大型语言模型（LLMs）的推理能力，但对多模态输入（视觉信息）的有效融合以及在反事实场景下的推理能力仍然不足。这限制了模型在复杂和不确定环境中的应用。

核心思路：LLaPa的核心思路是利用视觉-语言模型（VLMs）同时处理文本任务描述和视觉环境图像，并通过两个辅助模块来增强模型的程序规划能力。TER模块关注任务相关的视觉信息，CAR模块则提升模型在反事实场景下的推理能力，从而生成更准确和鲁棒的计划。

技术框架：LLaPa框架包含三个主要组成部分：1) 视觉-语言模型（VLM）：用于从文本和图像输入中提取特征并生成初始的动作序列。2) 任务-环境重排序器（TER）：利用任务导向的分割来创建任务敏感的特征空间，对齐文本描述与视觉环境，并突出程序执行的关键区域。3) 反事实活动检索器（CAR）：识别并强调潜在的反事实条件，增强模型在反事实场景中的推理能力。整体流程是，VLM生成初始计划，TER和CAR模块对其进行优化，最终输出可执行的动作序列。

关键创新：LLaPa的关键创新在于TER和CAR两个辅助模块的设计。TER模块通过任务导向的分割，使模型能够更有效地关注与任务相关的视觉信息，避免无关信息的干扰。CAR模块则通过检索和强调潜在的反事实条件，提升了模型在不确定和变化环境下的推理能力。与现有方法相比，LLaPa更注重多模态信息的融合和反事实推理，从而提高了程序规划的准确性和鲁棒性。

关键设计：TER模块的关键设计在于任务导向分割的实现方式，具体细节未知。CAR模块的关键设计在于如何有效地检索和表示反事实条件，具体实现细节未知。论文中可能涉及损失函数的设计，用于训练TER和CAR模块，以提高其性能，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLaPa在ActPlan-1K和ALFRED基准测试中取得了显著的性能提升。具体而言，LLaPa生成的计划在LCS（Longest Common Subsequence）和正确性方面均优于现有先进模型，证明了其在多模态程序规划方面的有效性。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中进一步查阅。

🎯 应用场景

LLaPa框架可应用于各种需要程序规划的具身智能任务，例如机器人导航、家庭服务机器人、自动驾驶等。通过结合视觉信息和反事实推理，LLaPa能够使机器人在复杂和不确定的环境中更有效地完成任务，具有广泛的应用前景和实际价值。未来，该框架可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，并与其他技术相结合，例如强化学习，以实现更智能的具身智能系统。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have advanced procedural planning for embodied AI systems through strong reasoning abilities, the integration of multimodal inputs and counterfactual reasoning remains underexplored. To tackle these challenges, we introduce LLaPa, a vision-language model framework designed for multimodal procedural planning. LLaPa generates executable action sequences from textual task descriptions and visual environmental images using vision-language models (VLMs). Furthermore, we enhance LLaPa with two auxiliary modules to improve procedural planning. The first module, the Task-Environment Reranker (TER), leverages task-oriented segmentation to create a task-sensitive feature space, aligning textual descriptions with visual environments and emphasizing critical regions for procedural execution. The second module, the Counterfactual Activities Retriever (CAR), identifies and emphasizes potential counterfactual conditions, enhancing the model's reasoning capability in counterfactual scenarios. Extensive experiments on ActPlan-1K and ALFRED benchmarks demonstrate that LLaPa generates higher-quality plans with superior LCS and correctness, outperforming advanced models. The code and models are available https://github.com/sunshibo1234/LLaPa.