Diffusion Models for Reinforcement Learning: Foundations, Taxonomy, and Development

📄 arXiv: 2510.12253v1 📥 PDF

作者: Changfu Xu, Jianxiong Guo, Yuzhu Liang, Haiyang Huang, Haodong Zou, Xi Zheng, Shui Yu, Xiaowen Chu, Jiannong Cao, Tian Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-10-14

备注: Under Review

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述扩散模型在强化学习中的应用：理论基础、分类与发展

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 扩散模型 强化学习 生成模型 离线强化学习 在线强化学习 多智能体强化学习 轨迹规划

📋 核心要点

  1. 强化学习面临多模态策略学习、训练不稳定以及难以进行轨迹级别规划等挑战。
  2. 本综述探讨了如何利用扩散模型的多模态表达、稳定训练和轨迹规划能力来解决强化学习中的关键问题。
  3. 论文构建了双轴分类法，从功能和技术两个维度对扩散模型在强化学习中的应用进行了系统性的组织和分析。

📝 摘要（中文）

本综述全面且及时地总结了基于扩散模型的强化学习（RL）方法。扩散模型（DMs）作为领先的生成模型，为强化学习提供了关键优势，包括多模态表达能力、稳定的训练和轨迹级别的规划。我们首先概述了强化学习及其挑战，然后介绍了扩散模型的基本概念，并探讨了如何将它们集成到强化学习框架中，以应对该领域中的关键挑战。我们建立了一个双轴分类法，从功能和技术两个维度组织该领域：功能导向的分类法阐明了扩散模型在强化学习流程中扮演的角色，而技术导向的分类法则将实现方式置于在线与离线学习机制中。我们还全面考察了从单智能体到多智能体领域的进展，从而形成了用于DM-RL集成的若干框架，并突出了它们的实际效用。此外，我们概述了基于扩散的强化学习在不同领域中的成功应用，讨论了当前方法中存在的开放性研究问题，并强调了未来研究的关键方向，以推进该领域的发展。最后，我们总结了本综述，以确定有希望的未来发展方向。我们正在积极维护一个GitHub存储库（https://github.com/ChangfuXu/D4RL-FTD），用于收集应用扩散模型于强化学习的论文和其他相关资源。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习面临着策略学习的挑战，尤其是在需要处理多模态行为数据时。传统的强化学习方法可能难以捕捉复杂环境中的多种可行策略，并且训练过程可能不稳定。此外，缺乏有效的轨迹级别规划能力限制了强化学习在长期决策问题中的应用。

核心思路：本综述的核心思路是利用扩散模型作为生成模型，其能够学习复杂的数据分布，并生成高质量的样本。通过将扩散模型集成到强化学习框架中，可以解决多模态策略学习、训练稳定性和轨迹级别规划等问题。扩散模型能够捕捉多种可能的行为模式，从而实现更灵活和鲁棒的策略学习。

技术框架：本综述提出了一个双轴分类法，用于组织和分析扩散模型在强化学习中的应用。该分类法包括：1）功能导向的分类法，关注扩散模型在强化学习流程中扮演的角色，例如策略建模、奖励预测等；2）技术导向的分类法，关注扩散模型在在线和离线学习机制中的具体实现方式。此外，综述还考察了从单智能体到多智能体领域的进展，并总结了用于DM-RL集成的若干框架。

关键创新：本综述的关键创新在于对扩散模型在强化学习中的应用进行了系统性的梳理和分类，并提出了一个双轴分类法，为研究人员提供了一个清晰的框架来理解和比较不同的方法。此外，综述还强调了扩散模型在解决强化学习中的多模态策略学习、训练稳定性和轨迹级别规划等问题方面的潜力。

关键设计：综述本身没有提出新的算法或模型，而是对现有研究进行了总结和分析。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，综述中讨论的各种方法都涉及到扩散模型的具体实现，例如噪声 schedules 的选择、采样方法、以及与强化学习算法的集成方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本综述总结了扩散模型在强化学习领域的最新进展，并强调了其在多模态策略学习、训练稳定性和轨迹级别规划方面的优势。通过对现有方法的分类和分析，为研究人员提供了一个清晰的框架来理解和比较不同的方法，并指出了未来研究的关键方向。

🎯 应用场景

基于扩散模型的强化学习方法具有广泛的应用前景，包括机器人控制、游戏AI、自动驾驶、推荐系统等。它们能够处理复杂环境中的多模态行为数据，并实现更灵活和鲁棒的策略学习。未来的发展可能包括更高效的扩散模型训练方法、更有效的轨迹级别规划策略，以及在更复杂和真实的场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Diffusion Models (DMs), as a leading class of generative models, offer key advantages for reinforcement learning (RL), including multi-modal expressiveness, stable training, and trajectory-level planning. This survey delivers a comprehensive and up-to-date synthesis of diffusion-based RL. We first provide an overview of RL, highlighting its challenges, and then introduce the fundamental concepts of DMs, investigating how they are integrated into RL frameworks to address key challenges in this research field. We establish a dual-axis taxonomy that organizes the field along two orthogonal dimensions: a function-oriented taxonomy that clarifies the roles DMs play within the RL pipeline, and a technique-oriented taxonomy that situates implementations across online versus offline learning regimes. We also provide a comprehensive examination of this progression from single-agent to multi-agent domains, thereby forming several frameworks for DM-RL integration and highlighting their practical utility. Furthermore, we outline several categories of successful applications of diffusion-based RL across diverse domains, discuss open research issues of current methodologies, and highlight key directions for future research to advance the field. Finally, we summarize the survey to identify promising future development directions. We are actively maintaining a GitHub repository (https://github.com/ChangfuXu/D4RL-FTD) for papers and other related resources to apply DMs for RL.