DegustaBot: Zero-Shot Visual Preference Estimation for Personalized Multi-Object Rearrangement

📄 arXiv: 2407.08876v1 📥 PDF

作者: Benjamin A. Newman, Pranay Gupta, Kris Kitani, Yonatan Bisk, Henny Admoni, Chris Paxton

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-07-11

备注: 19 pages, 10 figures

💡 一句话要点

DegustaBot：面向个性化多物体重排列的零样本视觉偏好估计

🎯 匹配领域: 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: 视觉偏好学习 多物体重排列 零样本学习 视觉-语言模型 个性化推荐

📋 核心要点

  1. 现有家庭任务解决方案未能充分考虑个人视觉偏好，导致结果不尽如人意，例如餐桌布置。
  2. DegustaBot利用预训练视觉-语言模型和零样本视觉提示，学习并预测符合个人偏好的物体排列方式。
  3. 实验表明，DegustaBot在模拟餐桌布置任务中表现良好，其预测结果具有一定的用户接受度。

📝 摘要（中文）

本文提出DegustaBot，一种用于视觉偏好学习的算法，旨在根据个人偏好解决家庭多物体重排列任务。该方法利用互联网规模的预训练视觉-语言基础模型（VLMs）和新颖的零样本视觉提示技术。为了评估该方法，作者收集了一个模拟餐桌布置任务中自然个人偏好的大型数据集，并进行用户研究，以开发两种基于个人偏好确定成功的新指标。结果表明，该模型50%的预测结果可能被至少20%的人认为是可接受的。这是一个具有挑战性的问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多物体重排列任务中，如何根据个人视觉偏好进行优化的问题。现有方法通常依赖于预定义的规则或通用审美标准，忽略了个体差异，导致最终结果可能无法满足用户的个性化需求。例如，传统的餐桌布置方法可能只考虑餐具的摆放位置，而忽略其颜色、形状和材质与用户偏好的匹配程度。

核心思路：DegustaBot的核心思路是利用预训练的视觉-语言模型（VLMs）的强大泛化能力，通过零样本学习的方式，将用户的视觉偏好融入到物体重排列的过程中。该方法避免了为每个用户单独训练模型的需要，从而提高了效率和可扩展性。通过视觉提示，模型能够理解用户的偏好，并生成符合其审美的物体排列方案。

技术框架：DegustaBot的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉输入模块：接收场景的图像信息，包括待排列的物体及其初始位置；2) 视觉-语言模型（VLM）：利用预训练的VLM，例如CLIP，提取图像的视觉特征，并将视觉特征与文本描述进行对齐；3) 零样本视觉提示模块：根据用户的偏好，生成相应的视觉提示，例如“我喜欢颜色鲜艳的餐具”；4) 重排列策略模块：基于VLM的输出和视觉提示，生成物体重排列的动作序列；5) 评估模块：使用新提出的指标评估重排列结果与用户偏好的一致性。

关键创新：DegustaBot的关键创新在于其零样本视觉偏好学习方法。与传统的监督学习方法相比，该方法无需收集大量的标注数据，即可实现个性化的物体重排列。此外，该方法还提出了两种新的评估指标，用于衡量重排列结果与用户偏好的一致性，从而更准确地评估模型的性能。

关键设计：DegustaBot的关键设计包括：1) 使用CLIP等预训练VLM作为视觉特征提取器，利用其强大的视觉理解能力；2) 设计有效的视觉提示，将用户的偏好信息融入到VLM中；3) 开发基于VLM输出的重排列策略，生成合理的动作序列；4) 定义新的评估指标，例如“可接受率”，用于衡量重排列结果的质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，DegustaBot在模拟餐桌布置任务中表现良好。该模型50%的预测结果可能被至少20%的人认为是可接受的。作者还通过用户研究验证了新提出的评估指标的有效性。这些结果表明，DegustaBot具有一定的实用价值，能够根据个人偏好进行物体重排列。

🎯 应用场景

DegustaBot可应用于各种需要考虑个人偏好的多物体重排列任务，例如智能家居中的物品整理、电商平台上的商品展示、以及个性化的机器人服务等。该研究的实际价值在于能够提升用户体验，使智能系统更加贴合用户的个性化需求。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如服装搭配、室内设计等。

📄 摘要（原文）

De gustibus non est disputandum ("there is no accounting for others' tastes") is a common Latin maxim describing how many solutions in life are determined by people's personal preferences. Many household tasks, in particular, can only be considered fully successful when they account for personal preferences such as the visual aesthetic of the scene. For example, setting a table could be optimized by arranging utensils according to traditional rules of Western table setting decorum, without considering the color, shape, or material of each object, but this may not be a completely satisfying solution for a given person. Toward this end, we present DegustaBot, an algorithm for visual preference learning that solves household multi-object rearrangement tasks according to personal preference. To do this, we use internet-scale pre-trained vision-and-language foundation models (VLMs) with novel zero-shot visual prompting techniques. To evaluate our method, we collect a large dataset of naturalistic personal preferences in a simulated table-setting task, and conduct a user study in order to develop two novel metrics for determining success based on personal preference. This is a challenging problem and we find that 50% of our model's predictions are likely to be found acceptable by at least 20% of people.