CoT-VLA: Visual Chain-of-Thought Reasoning for Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2503.22020v1 📥 PDF

作者: Qingqing Zhao, Yao Lu, Moo Jin Kim, Zipeng Fu, Zhuoyang Zhang, Yecheng Wu, Zhaoshuo Li, Qianli Ma, Song Han, Chelsea Finn, Ankur Handa, Ming-Yu Liu, Donglai Xiang, Gordon Wetzstein, Tsung-Yi Lin

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-03-27

备注: Project website: https://cot-vla.github.io/

期刊: CVPR 2025

💡 一句话要点

提出CoT-VLA，通过视觉思维链推理提升视觉-语言-动作模型的操作能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言动作模型 思维链推理 机器人操作 视觉目标预测 自回归模型

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言-动作模型(VLA)缺乏中间推理步骤，难以处理复杂的需要时间规划的任务。
  2. CoT-VLA通过预测未来图像帧作为视觉目标，并生成动作序列来实现这些目标，从而引入显式的视觉思维链推理。
  3. 实验结果表明，CoT-VLA在真实世界操作任务和模拟基准测试中均显著优于现有VLA模型。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作模型(VLAs)在利用预训练的视觉-语言模型和多样化的机器人演示来学习通用传感器运动控制方面显示出潜力。虽然这种范例有效地利用了来自机器人和非机器人来源的大规模数据，但当前的VLA主要关注直接的输入-输出映射，缺乏复杂操作任务所需的中间推理步骤。因此，现有的VLA缺乏时间规划或推理能力。本文提出了一种方法，通过自回归地预测未来的图像帧作为视觉目标，然后在生成实现这些目标的短动作序列之前，将显式的视觉思维链(CoT)推理融入到视觉-语言-动作模型(VLA)中。我们介绍了CoT-VLA，一个最先进的7B VLA，可以理解和生成视觉和动作token。实验结果表明，CoT-VLA取得了强大的性能，在真实世界的操作任务中优于最先进的VLA模型17%，在模拟基准测试中优于6%。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作模型(VLA)主要依赖于直接的输入-输出映射，缺乏进行复杂操作任务所需的中间推理步骤，例如时间规划和推理能力。这限制了它们在复杂操作任务中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将视觉思维链(CoT)推理融入到VLA中。具体来说，模型首先预测一系列未来的图像帧作为视觉目标，然后生成一个短动作序列来实现这些视觉目标。这种分解方式使得模型能够进行更有效的规划和推理。

技术框架：CoT-VLA的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：用于提取输入图像的视觉特征。2) 语言编码器：用于编码任务指令。3) CoT模块：自回归地预测未来图像帧作为视觉目标。4) 动作生成器：根据视觉目标生成相应的动作序列。整个流程是，给定初始图像和任务指令，模型首先通过CoT模块预测一系列视觉目标，然后动作生成器根据这些视觉目标生成动作序列，驱动机器人完成任务。

关键创新：最重要的技术创新点在于将视觉思维链(CoT)推理引入到视觉-语言-动作模型中。与传统的直接映射方法不同，CoT-VLA通过预测中间视觉目标，将复杂的任务分解为一系列更简单的子任务，从而提高了模型的规划和推理能力。

关键设计：CoT-VLA是一个7B参数的模型，可以理解和生成视觉和动作token。CoT模块使用自回归的方式预测未来的图像帧，可以使用Transformer架构实现。损失函数包括图像预测损失和动作预测损失，用于训练模型预测准确的视觉目标和动作序列。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CoT-VLA在真实世界的操作任务中，性能超越了当前最先进的VLA模型17%。在模拟基准测试中，CoT-VLA的性能提升了6%。这些实验结果表明，通过引入视觉思维链推理，CoT-VLA能够显著提高视觉-语言-动作模型的操作能力。

🎯 应用场景

CoT-VLA具有广泛的应用前景，例如机器人操作、自动化装配、智能家居等领域。它可以用于训练机器人执行复杂的任务，例如物品抓取、放置、组装等。通过引入视觉思维链推理，CoT-VLA可以更好地理解任务目标，并生成更有效的动作序列，从而提高机器人的操作效率和可靠性。未来，该技术有望应用于更广泛的机器人应用场景。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action models (VLAs) have shown potential in leveraging pretrained vision-language models and diverse robot demonstrations for learning generalizable sensorimotor control. While this paradigm effectively utilizes large-scale data from both robotic and non-robotic sources, current VLAs primarily focus on direct input--output mappings, lacking the intermediate reasoning steps crucial for complex manipulation tasks. As a result, existing VLAs lack temporal planning or reasoning capabilities. In this paper, we introduce a method that incorporates explicit visual chain-of-thought (CoT) reasoning into vision-language-action models (VLAs) by predicting future image frames autoregressively as visual goals before generating a short action sequence to achieve these goals. We introduce CoT-VLA, a state-of-the-art 7B VLA that can understand and generate visual and action tokens. Our experimental results demonstrate that CoT-VLA achieves strong performance, outperforming the state-of-the-art VLA model by 17% in real-world manipulation tasks and 6% in simulation benchmarks. Project website: https://cot-vla.github.io/