DiffVL: Scaling Up Soft Body Manipulation using Vision-Language Driven Differentiable Physics

📄 arXiv: 2312.06408v1 📥 PDF

作者: Zhiao Huang, Feng Chen, Yewen Pu, Chunru Lin, Hao Su, Chuang Gan

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-12-11

💡 一句话要点

DiffVL：利用视觉-语言驱动的可微物理模拟扩展软体操控

🎯 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: 软体操控 可微物理 视觉语言 大型语言模型 机器人 轨迹优化 任务规划

📋 核心要点

  1. 现有软体操控方法依赖专家设计的优化目标，限制了非专业用户对复杂任务的定义和应用。
  2. DiffVL利用大型语言模型将视觉和自然语言描述的任务转化为可微物理求解器可用的优化目标。
  3. 实验表明，DiffVL能够有效解决长时程、多阶段的软体操控任务，优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出DiffVL，一种利用视觉和自然语言相结合的多阶段任务描述，驱动可微物理求解器进行软体操控的方法。现有的基于梯度轨迹优化和可微物理模拟的方法，虽然高效，但依赖于专家设计的优化目标。DiffVL通过GUI工具，允许非专业用户指定灵感来源于在线视频的100个真实软体操控任务，并将公开发布。该方法利用大型语言模型将任务描述转化为机器可解释的优化目标，帮助可微物理求解器解决长时程、多阶段任务，这些任务对之前的基线方法构成挑战。

🔬 方法详解

问题定义：现有的软体操控方法，特别是基于可微物理的方法，通常需要人工设计精细的优化目标函数。这需要专业知识，限制了非专业用户定义和解决复杂软体操控问题的能力。因此，如何让非专业用户能够方便地描述软体操控任务，并将其转化为可微物理求解器可用的形式，是一个亟待解决的问题。

核心思路：DiffVL的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解和生成能力，将用户提供的视觉和自然语言描述的任务转化为机器可解释的优化目标。用户可以通过GUI工具直观地描述任务，LLM负责理解这些描述并生成相应的优化目标，从而降低了用户的使用门槛。

技术框架：DiffVL的整体框架包含以下几个主要模块：1) GUI任务定义模块：允许非专业用户通过视觉和自然语言描述软体操控任务。2) 大型语言模型翻译模块：将任务描述转化为机器可解释的优化目标。3) 可微物理求解器：利用优化目标进行梯度优化，求解软体操控轨迹。整个流程实现了从用户意图到物理模拟的无缝衔接。

关键创新：DiffVL的关键创新在于利用大型语言模型作为桥梁，连接了用户友好的任务描述和机器可执行的优化目标。这种方法避免了人工设计优化目标的繁琐过程，使得非专业用户也能轻松地定义和解决复杂的软体操控问题。

关键设计：DiffVL的关键设计包括：1) 设计了易于使用的GUI工具，方便用户描述任务。2) 选择合适的LLM，并进行必要的微调，以提高任务描述的翻译准确率。3) 设计合适的损失函数，将LLM生成的优化目标转化为可微物理求解器可用的形式。具体的损失函数设计可能包括位置损失、形状损失、能量损失等，以确保软体能够按照用户意图进行操控。

📊 实验亮点

论文构建了一个包含100个软体操控任务的数据集，这些任务来源于真实世界的视频。实验结果表明，DiffVL能够成功解决这些长时程、多阶段的任务，并且在性能上优于现有的基线方法。具体的性能提升数据在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

DiffVL具有广泛的应用前景，例如在机器人手术、服装设计、食品加工等领域。它可以帮助非专业人员设计和优化软体机器人的运动轨迹，从而实现更精确、更灵活的操作。此外，DiffVL还可以用于教育和培训，帮助学生更好地理解和掌握软体操控的原理和方法。

📄 摘要（原文）

Combining gradient-based trajectory optimization with differentiable physics simulation is an efficient technique for solving soft-body manipulation problems. Using a well-crafted optimization objective, the solver can quickly converge onto a valid trajectory. However, writing the appropriate objective functions requires expert knowledge, making it difficult to collect a large set of naturalistic problems from non-expert users. We introduce DiffVL, a method that enables non-expert users to communicate soft-body manipulation tasks -- a combination of vision and natural language, given in multiple stages -- that can be readily leveraged by a differential physics solver. We have developed GUI tools that enable non-expert users to specify 100 tasks inspired by real-life soft-body manipulations from online videos, which we'll make public. We leverage large language models to translate task descriptions into machine-interpretable optimization objectives. The optimization objectives can help differentiable physics solvers to solve these long-horizon multistage tasks that are challenging for previous baselines.