ROCKET-1: Mastering Open-World Interaction with Visual-Temporal Context Prompting

📄 arXiv: 2410.17856v3 📥 PDF

作者: Shaofei Cai, Zihao Wang, Kewei Lian, Zhancun Mu, Xiaojian Ma, Anji Liu, Yitao Liang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-10-23 (更新: 2025-03-20)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出视觉-时间上下文提示以解决开放世界交互问题

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

关键词: 视觉语言模型 开放世界交互 空间推理 物体分割 策略模型 多模态学习 实时跟踪

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在开放世界环境中的具身决策面临空间信息传达不足的问题。
  2. 本文提出视觉-时间上下文提示，利用物体分割信息来增强策略模型与环境的交互。
  3. 在Minecraft实验中，ROCKET-1实现了76%的性能提升，成功完成了复杂任务。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）在多模态任务中表现出色，但在开放世界环境中进行具身决策时面临挑战。一个关键问题是如何将低级观察中的离散实体与有效规划所需的抽象概念连接起来。现有方法通常依赖层次化代理，其中VLMs作为高层推理者将任务分解为可执行的子任务。然而，语言在传达详细空间信息方面存在不足。为此，本文提出了一种新的通信协议——视觉-时间上下文提示，利用过去观察中的物体分割信息来指导策略与环境的交互。通过该方法，我们训练了ROCKET-1，一个基于视觉观察和分割掩码的低级策略，支持来自SAM-2的实时物体跟踪。实验结果表明，该方法在Minecraft中的开放世界交互性能提升了76%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在开放世界环境中进行具身决策时，如何有效传达空间信息的问题。现有方法通常依赖语言描述，但语言无法提供详细的空间信息，导致决策效果不佳。

核心思路：论文提出的视觉-时间上下文提示通过利用过去观察中的物体分割信息，增强了策略模型与环境的交互能力。这种设计使得模型能够更好地理解和处理复杂的空间关系。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：物体分割模块、策略模型和环境交互模块。物体分割模块负责从历史观察中提取物体信息，策略模型则基于视觉观察和分割掩码预测动作，最后通过环境交互模块执行这些动作。

关键创新：最重要的技术创新在于引入视觉-时间上下文提示作为VLM与策略模型之间的通信协议。这一方法与传统的语言描述方式有本质区别，能够更有效地传达空间信息。

关键设计：在模型设计中，采用了实时物体跟踪技术（如SAM-2），并结合了视觉观察和分割掩码的拼接输入。损失函数设计上，强调了空间信息的准确性和决策的有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，ROCKET-1在Minecraft中的开放世界交互性能提升了76%，显著超越了现有基线。这一成果表明，视觉-时间上下文提示能够有效提升模型在复杂任务中的表现。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、智能助手和游戏AI等。通过增强模型的空间推理能力，ROCKET-1能够在复杂环境中执行更高效的决策，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) have excelled in multimodal tasks, but adapting them to embodied decision-making in open-world environments presents challenges. One critical issue is bridging the gap between discrete entities in low-level observations and the abstract concepts required for effective planning. A common solution is building hierarchical agents, where VLMs serve as high-level reasoners that break down tasks into executable sub-tasks, typically specified using language. However, language suffers from the inability to communicate detailed spatial information. We propose visual-temporal context prompting, a novel communication protocol between VLMs and policy models. This protocol leverages object segmentation from past observations to guide policy-environment interactions. Using this approach, we train ROCKET-1, a low-level policy that predicts actions based on concatenated visual observations and segmentation masks, supported by real-time object tracking from SAM-2. Our method unlocks the potential of VLMs, enabling them to tackle complex tasks that demand spatial reasoning. Experiments in Minecraft show that our approach enables agents to achieve previously unattainable tasks, with a $\mathbf{76}\%$ absolute improvement in open-world interaction performance. Codes and demos are now available on the project page: https://craftjarvis.github.io/ROCKET-1.