MODIP: Efficient Model-Based Optimization for Diffusion Policies

📄 arXiv: 2606.10825v1 📥 PDF

作者: Zakariae El Asri, Philippe Gratias-Quiquandon, Nicolas Thome, Olivier Sigaud

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-09

💡 一句话要点

提出MODIP框架以高效优化扩散策略的在线微调

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 扩散策略 强化学习 模仿学习 模型预测控制 机器人学习 世界模型 策略微调

📋 核心要点

  1. 现有的扩散策略在直接强化学习微调中面临挑战，尤其是在多步去噪过程中生成动作的复杂性。
  2. MODIP框架通过利用世界模型指导策略适应，结合模型预测控制生成高质量轨迹，实现DP的高效微调。
  3. 实验结果显示，MODIP在多个任务上超越了传统的行为克隆方法，并与其他强化学习微调方法表现出色。

📝 摘要（中文）

扩散策略（DPs）作为机器人学习中的一种表达性策略表示，通常与模仿学习方法如行为克隆（BC）结合使用。然而，尽管在BC中取得了成功，直接通过强化学习（RL）进行微调仍然面临挑战，因为动作是通过多步去噪过程生成的。本文提出了MODIP框架，用于DPs的离线到在线微调。MODIP利用世界模型（WM）指导策略适应，保持BC的简单性和稳定性。通过模型预测控制（MPC）生成高质量轨迹，并将其作为微调DP的监督目标。MODIP使用终端状态值而非依赖策略的状态-动作值，从而提高MPC规划的效率，并通过策略无关的时间差目标训练评估者，减少训练时间。实验结果表明，MODIP在D4RL（MuJoCo、Kitchen）和RoboMimic任务上超越了BC，并与扩散策略RL微调方法及强大的基于模型的基线（如TD-MPC2）具有竞争力或表现更佳。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决扩散策略在直接强化学习微调中的挑战，尤其是多步去噪过程导致的复杂性和不稳定性。现有方法在这一过程中往往效率低下，难以实现高效的策略优化。

核心思路：MODIP框架的核心思路是通过引入世界模型来指导策略的适应，保持模仿学习的简单性和稳定性，同时利用模型预测控制生成高质量的轨迹作为微调的监督目标。

技术框架：MODIP的整体架构包括世界模型模块、模型预测控制模块和策略微调模块。首先，世界模型用于模拟环境，接着通过模型预测控制生成轨迹，最后利用这些轨迹对扩散策略进行微调。

关键创新：MODIP的主要创新在于使用终端状态值替代策略依赖的状态-动作值，从而提高了MPC规划的效率，减少了推理时间。此外，通过策略无关的时间差目标训练评估者，进一步降低了训练时间。

关键设计：在设计上，MODIP采用了高效的损失函数来优化策略微调过程，并在模型预测控制中引入了终端状态值的概念，以提高整体性能和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在D4RL（MuJoCo、Kitchen）和RoboMimic任务上的实验结果表明，MODIP显著提高了扩散策略的性能，超越了传统的行为克隆方法，并在与其他强化学习微调方法及强大的基于模型的基线（如TD-MPC2）的比较中表现出色，展示了其在效率和效果上的优势。

🎯 应用场景

MODIP框架具有广泛的应用潜力，特别是在机器人学习和自动控制领域。其高效的策略微调能力可以应用于自主机器人、智能制造和复杂任务的自动化，推动这些领域的技术进步和实际应用。未来，MODIP可能会与其他学习方法结合，进一步提升机器人在动态环境中的适应能力。

📄 摘要（原文）

Diffusion policies (DPs) have emerged as expressive policy representations for robot learning, often used with imitation learning methods such as behavioral cloning (BC). However, while their success has largely been confined to BC, direct reinforcement learning (RL) fine-tuning remains challenging because actions are generated through a multi-step denoising process. In this work, we propose MODIP, a framework for the offline-to-online fine-tuning of DPs. Rather than directly applying RL to the DPs, MODIP leverages a world model (WM) to guide policy adaptation and keeps the simplicity and stability of BC. We utilize model predictive control (MPC) to generate high-quality trajectories within the WM, and use them as supervised targets for fine-tuning the DP. To make MPC planning efficient, MODIP uses a terminal state value instead of a policy-dependent state-action value, reducing inference time. Additionally, MODIP trains critics with policy-independent TD targets, reducing training time. Experiments on D4RL (MuJoCo, Kitchen) and RoboMimic tasks show that MODIP improves diffusion policies beyond BC, and is competitive with or outperforms diffusion policy RL fine-tuning methods and strong model-based baselines such as TD-MPC2.