Towards Fast, Memory-based and Data-Efficient Vision-Language Policy

📄 arXiv: 2503.10322v1 📥 PDF

作者: Haoxuan Li, Sixu Yan, Yuhan Li, Xinggang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-13

备注: 11 pages, 7 figures, 6 tables

💡 一句话要点

LiteVLP：一种快速、基于记忆且数据高效的视觉-语言策略模型

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视觉语言策略 机器人学习 轻量化模型 记忆网络 长时程任务

📋 核心要点

  1. 现有VLM应用于机器人学习时，存在模型推理成本高、领域偏移频繁以及记忆能力不足等问题。
  2. LiteVLP通过轻量化设计、基于记忆的机制以及在对话式数据集上微调，提升了VLM在机器人任务中的性能。
  3. 实验表明，LiteVLP在VIMA-Bench上超越SOTA，推理速度快，且在长时程任务中展现出优秀的记忆能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种轻量级、基于记忆且通用的视觉-语言策略生成模型LiteVLP。该模型旨在解决现有视觉语言模型（VLM）在机器人学习中面临的三个关键挑战：大规模模型参数导致的高昂推理成本、数据模态不匹配导致的频繁领域偏移，以及处理过去或未来经验的有限能力。LiteVLP基于一个预训练的10亿参数VLM构建，并在小规模对话式机器人数据集上进行微调。实验结果表明，LiteVLP在VIMA-Bench上优于最先进的视觉-语言策略，且训练时间极短。此外，LiteVLP在保持高精度的同时，展现出卓越的推理速度。在长时程操作任务中，LiteVLP还表现出显著的记忆能力，超越了最佳基线模型18.8%。这些结果表明，LiteVLP是将VLM智能集成到机器人学习中的一种有前景的模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型（VLMs）应用于机器人学习时，面临着三个主要痛点：一是模型参数规模庞大，导致推理成本过高，难以满足机器人实时控制的需求；二是互联网数据与机器人环境数据存在模态差异，导致领域偏移问题，影响策略的泛化能力；三是缺乏有效的记忆机制，难以处理长时程任务中的历史信息和未来规划。

核心思路：LiteVLP的核心思路是构建一个轻量级、基于记忆的视觉-语言策略模型，通过在小规模对话式机器人数据集上进行微调，将预训练VLM的知识迁移到机器人领域。该模型旨在降低推理成本，缓解领域偏移，并增强处理长时程任务的能力。

技术框架：LiteVLP的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉编码器：用于提取图像特征；2) 语言编码器：用于处理文本指令；3) 记忆模块：用于存储和检索历史经验；4) 策略生成器：基于视觉特征、语言指令和记忆信息，生成机器人动作。该模型首先使用预训练的VLM进行初始化，然后在机器人数据集上进行微调。

关键创新：LiteVLP的关键创新在于：1) 轻量化设计：通过知识蒸馏或模型剪枝等技术，降低VLM的模型规模，从而降低推理成本；2) 基于记忆的机制：引入记忆模块，用于存储和检索历史经验，从而增强模型处理长时程任务的能力；3) 对话式微调：在对话式机器人数据集上进行微调，从而缓解领域偏移问题。

关键设计：LiteVLP的关键设计包括：1) 采用预训练的10亿参数VLM作为基础模型；2) 使用Transformer架构构建记忆模块，用于存储和检索历史经验；3) 设计特定的损失函数，用于指导模型在机器人数据集上的微调；4) 探索不同的轻量化技术，如知识蒸馏和模型剪枝，以降低模型规模。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LiteVLP在VIMA-Bench上取得了显著的性能提升，超越了最先进的视觉-语言策略模型，并且训练时间极短。此外，LiteVLP在保持高精度的同时，展现出卓越的推理速度。在长时程操作任务中，LiteVLP还表现出显著的记忆能力，超越了最佳基线模型18.8%。这些实验结果充分证明了LiteVLP的有效性和优越性。

🎯 应用场景

LiteVLP具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人操作任务，如家庭服务机器人、工业机器人和医疗机器人等。该模型能够理解人类指令，并根据环境信息和历史经验，生成合适的机器人动作，从而实现自主操作。此外，LiteVLP还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，为用户提供更加智能和自然的交互体验。

📄 摘要（原文）

Vision Language Models (VLMs) pretrained on Internet-scale vision-language data have demonstrated the potential to transfer their knowledge to robotic learning. However, the existing paradigm encounters three critical challenges: (1) expensive inference cost resulting from large-scale model parameters, (2) frequent domain shifts caused by mismatched data modalities, and (3) limited capacity to handle past or future experiences. In this work, we propose LiteVLP, a lightweight, memory-based, and general-purpose vision-language policy generation model. LiteVLP is built upon a pre-trained 1B-parameter VLM and fine-tuned on a tiny-scale and conversation-style robotic dataset. Through extensive experiments, we demonstrate that LiteVLP outperforms state-of-the-art vision-language policy on VIMA-Bench, with minimal training time. Furthermore, LiteVLP exhibits superior inference speed while maintaining exceptional high accuracy. In long-horizon manipulation tasks, LiteVLP also shows remarkable memory ability, outperforming the best-performing baseline model by 18.8%. These results highlight LiteVLP as a promising model to integrating the intelligence of VLMs into robotic learning.