Learning Generative Interactive Environments By Trained Agent Exploration

📄 arXiv: 2409.06445v2 📥 PDF

作者: Naser Kazemi, Nedko Savov, Danda Paudel, Luc Van Gool

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-10 (更新: 2024-10-18)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于强化学习探索的生成交互环境模型GenieRedux，提升视觉保真度和可控性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 世界模型 强化学习 环境探索 数据生成 交互环境 视觉保真度 可控性

📋 核心要点

  1. 现有世界模型如Genie依赖大量人工数据，或使用随机agent探索，数据效率和环境理解存在不足。
  2. 利用强化学习训练agent进行环境探索，生成更具多样性和针对性的训练数据，提升模型泛化能力。
  3. 实验表明，GenieRedux-G在视觉保真度和可控性上优于基线模型，尤其是在复杂环境如Coinrun中。

📝 摘要（中文）

世界模型在解释和模拟复杂环境的规则和行为方面日益重要。Genie模型擅长从视觉多样化的环境中学习，但依赖于昂贵的人工收集数据。本文观察到，使用随机agent的替代方法在探索环境方面存在局限性。因此，本文提出采用基于强化学习的agent来生成数据，从而改进模型。这种方法产生多样化的数据集，增强了模型在各种场景和环境中的真实动作中适应和表现的能力。本文首先发布了GenieRedux模型，这是一个基于Genie的实现。此外，还介绍了GenieRedux-G，它利用agent易于获得的动作来分解验证期间的动作预测不确定性。评估结果，包括Coinrun案例研究的复现，表明GenieRedux-G使用训练好的agent探索实现了卓越的视觉保真度和可控性。所提出的方法是可重现的、可扩展的，并且可以适应新的环境类型。代码库可在https://github.com/insait-institute/GenieRedux 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有世界模型，例如Genie，在学习交互式环境时，依赖于大量人工标注的数据，成本高昂。另一种方法是使用随机agent进行探索，但这种方式探索效率低，无法充分覆盖环境状态空间，导致模型泛化能力受限。因此，如何高效地生成高质量的训练数据，成为提升世界模型性能的关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用强化学习训练agent，使其能够主动探索环境，并生成更具多样性和针对性的训练数据。通过强化学习，agent可以学习到哪些行为能够更好地探索环境，从而产生更有价值的数据，用于训练世界模型。这种方法旨在克服随机探索的低效性和人工标注的高成本。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：1) 强化学习agent训练：使用强化学习算法（具体算法未知）训练一个agent，使其能够在目标环境中进行有效的探索。2) 数据生成与模型训练：训练好的agent在环境中进行交互，生成交互数据（状态、动作、奖励等），用于训练世界模型GenieRedux。GenieRedux-G在验证阶段，利用agent的动作信息来分解动作预测的不确定性，从而提升模型的性能。

关键创新：本文的关键创新在于将强化学习与世界模型训练相结合，利用训练好的agent进行数据生成。这种方法能够更有效地探索环境，生成更具多样性和针对性的训练数据，从而提升世界模型的性能。与传统的随机探索或人工标注相比，该方法具有更高的效率和更低的成本。GenieRedux-G通过利用agent的动作信息来分解动作预测的不确定性，进一步提升了模型的性能。

关键设计：关于强化学习agent的具体算法、奖励函数设计、网络结构等细节未知。GenieRedux是基于Genie的实现，具体实现细节参考Genie论文。GenieRedux-G的关键设计在于在验证阶段，使用agent的动作信息来分解动作预测的不确定性，具体分解方式未知。损失函数和网络结构等其他技术细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，GenieRedux-G在视觉保真度和可控性方面优于基线模型。在Coinrun案例研究中，GenieRedux-G能够生成更逼真的视觉效果，并且agent能够更好地控制环境中的物体。具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果表明，基于强化学习探索的数据生成方法能够有效提升世界模型的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过学习生成交互式环境，可以训练更智能的机器人或AI agent，使其能够在复杂环境中自主学习和决策。例如，可以用于训练自动驾驶汽车在各种交通场景中安全行驶，或训练游戏AI在复杂游戏中做出更合理的决策。

📄 摘要（原文）

World models are increasingly pivotal in interpreting and simulating the rules and actions of complex environments. Genie, a recent model, excels at learning from visually diverse environments but relies on costly human-collected data. We observe that their alternative method of using random agents is too limited to explore the environment. We propose to improve the model by employing reinforcement learning based agents for data generation. This approach produces diverse datasets that enhance the model's ability to adapt and perform well across various scenarios and realistic actions within the environment. In this paper, we first release the model GenieRedux - an implementation based on Genie. Additionally, we introduce GenieRedux-G, a variant that uses the agent's readily available actions to factor out action prediction uncertainty during validation. Our evaluation, including a replication of the Coinrun case study, shows that GenieRedux-G achieves superior visual fidelity and controllability using the trained agent exploration. The proposed approach is reproducable, scalable and adaptable to new types of environments. Our codebase is available at https://github.com/insait-institute/GenieRedux .