VIPER: Visual Perception and Explainable Reasoning for Sequential Decision-Making

📄 arXiv: 2503.15108v3 📥 PDF

作者: Mohamed Salim Aissi, Clemence Grislain, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud, Laure Soulier, Nicolas Thome

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-09-10)

💡 一句话要点

VIPER：用于序列决策的视觉感知与可解释推理框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉指令规划 视觉语言模型 大型语言模型 序列决策 可解释推理

📋 核心要点

  1. 现有方法在视觉指令规划中，难以有效结合视觉感知和语言推理，导致性能受限。
  2. VIPER框架利用VLM进行视觉感知，生成文本描述，再由LLM进行推理决策，实现模态解耦。
  3. 实验表明，VIPER在ALFWorld上显著超越现有视觉指令规划器，并提升了模型的可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为VIPER的新型多模态指令规划框架，该框架集成了基于VLM的视觉感知和基于LLM的推理，用于解决视觉指令规划问题。该方法采用模块化流程，其中冻结的VLM生成图像观测的文本描述，然后由LLM策略处理这些描述，以根据任务目标预测动作。通过使用行为克隆和强化学习对推理模块进行微调，从而提高智能体的决策能力。在ALFWorld基准测试上的实验表明，VIPER显著优于最先进的视觉指令规划器，同时缩小了与纯文本规划器的差距。通过利用文本作为中间表示，VIPER还增强了可解释性，为感知和推理组件的细粒度分析铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉指令驱动的序列决策问题，即智能体需要根据视觉输入和文本指令，在复杂环境中执行一系列动作。现有方法通常难以有效整合视觉信息和语言信息，导致决策效果不佳，且缺乏可解释性。

核心思路：VIPER的核心思路是将视觉感知和语言推理解耦，利用视觉语言模型（VLM）将视觉信息转化为文本描述，然后利用大型语言模型（LLM）基于文本描述进行推理和决策。这种解耦的方式使得模型可以更好地利用各自模态的优势，并提高模型的可解释性。

技术框架：VIPER框架包含两个主要模块：视觉感知模块和推理模块。视觉感知模块使用一个冻结的VLM（例如CLIP）将图像观测转化为文本描述。推理模块使用一个LLM，接收文本指令和VLM生成的文本描述作为输入，输出下一步的动作。整个流程可以概括为：图像 -> VLM -> 文本描述 -> LLM -> 动作。

关键创新：VIPER的关键创新在于将视觉感知和语言推理解耦，并利用文本作为中间表示。这种解耦使得模型可以更好地利用预训练的VLM和LLM的强大能力，同时提高了模型的可解释性。此外，通过对推理模块进行微调，可以进一步提高模型的决策能力。

关键设计：推理模块的微调采用了行为克隆和强化学习两种方法。行为克隆用于初始化模型参数，使其能够模仿专家行为。强化学习则用于进一步优化模型，使其能够在复杂环境中做出更好的决策。具体的损失函数和网络结构等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ALFWorld基准测试中，VIPER显著优于现有的视觉指令规划器，缩小了与纯文本规划器的性能差距。具体性能数据和对比基线的详细信息未在摘要中给出，属于未知信息。但总体而言，实验结果表明VIPER在视觉指令规划任务中具有显著优势。

🎯 应用场景

VIPER框架可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。通过结合视觉感知和语言推理，智能体可以更好地理解人类指令，并在复杂环境中执行任务。该研究有助于提升人机交互的自然性和智能化水平，并为开发更智能、更可靠的自主系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) excel at reasoning on text and Vision-Language Models (VLMs) are highly effective for visual perception, applying those models for visual instruction-based planning remains a widely open problem. In this paper, we introduce VIPER, a novel framework for multimodal instruction-based planning that integrates VLM-based perception with LLM-based reasoning. Our approach uses a modular pipeline where a frozen VLM generates textual descriptions of image observations, which are then processed by an LLM policy to predict actions based on the task goal. We fine-tune the reasoning module using behavioral cloning and reinforcement learning, improving our agent's decision-making capabilities. Experiments on the ALFWorld benchmark show that VIPER significantly outperforms state-of-the-art visual instruction-based planners while narrowing the gap with purely text-based oracles. By leveraging text as an intermediate representation, VIPER also enhances explainability, paving the way for a fine-grained analysis of perception and reasoning components.