Variational Streaming Flow: Probabilistic Forecasting in Physical Time

📄 arXiv: 2610.00976v1 📥 PDF

作者: Hans Hao-Hsun Hsu, Minseon Gwak, Soon Hoe Lim, Pan Li, N. Benjamin Erichson

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-01

💡 一句话要点

提出变分流动模型以解决复杂动态系统的概率预测问题

🎯 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: 概率预测 动态系统 变分流动模型 流动匹配 深度学习 机器人导航 运动规划

📋 核心要点

  1. 现有的流动匹配方法在处理复杂动态系统时计算开销较大，且只能提供单一的未来轨迹，无法有效进行概率预测。
  2. 本文提出变分流动模型（VSF），通过学习基于动态条件的潜在分布，实现高效的概率预测，同时保持流动模型的计算效率。
  3. 实验结果表明，VSF在长时间预测和具有分叉动态的设置中表现出更高的预测准确性和分布保真度，并能有效集成到现有模型中。

📝 摘要（中文）

概率预测对于预测复杂动态系统至关重要，因为内在的随机性和不完整的观测可能导致相同的观测状态演变为多个合理的未来。尽管流动匹配是一种灵活的概率预测方法，但其计算开销较大。流动模型（SF）通过直接在物理时间中学习连续速度场来高效建模时间演化，但仅能提供单一未来轨迹。为克服这一局限，本文提出变分流动模型（VSF），该方法学习一个基于动态条件的潜在分布，从而实现概率预测，同时保持SF的计算效率。VSF在确定性和随机性动态系统中均表现出优越的预测准确性和分布保真度，尤其在超过1000步的长时间预测和分叉动态设置中展现出优势。VSF还可作为插件集成到现有的联合嵌入预测架构（JEPA）中，以提升导航、运动规划和操作中的时间动态和目标导向成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂动态系统中的概率预测问题，现有的流动匹配方法由于计算开销大且只能提供单一未来轨迹，限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：变分流动模型（VSF）通过学习一个基于动态条件的潜在分布，能够生成多个可能的未来轨迹，从而实现概率预测，同时保持流动模型的计算效率。

技术框架：VSF的整体架构包括潜在分布的学习模块和生成模块，前者负责捕捉动态系统的特征，后者则用于生成未来轨迹。该模型在物理时间中进行训练和预测，确保了时间演化的连续性。

关键创新：VSF的主要创新在于引入了变分推断机制，使得模型能够在保持计算效率的同时，生成多个未来轨迹，这与传统的流动模型形成了本质上的区别。

关键设计：在模型设计中，采用了适应性损失函数以优化潜在分布的学习，同时使用了深度神经网络结构来实现速度场的学习，确保了模型的灵活性和准确性。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，VSF在长时间预测中超过1000步的场景中，预测准确性提高了XX%，并在分叉动态设置中表现出更高的分布保真度，相较于传统方法，显著提升了目标导向成功率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、运动规划和操作等，能够显著提升这些领域中动态系统的预测能力和决策效率。通过集成到现有的模型中，VSF有望在实际应用中发挥重要作用，推动智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Probabilistic forecasting is important for predicting complex dynamical systems because intrinsic randomness and incomplete observations can cause the same observed state to evolve into multiple plausible futures. While flow matching is a flexible approach for probabilistic forecasting, it is computationally expensive. Streaming flow (SF) reformulates this approach to model temporal evolution efficiently by learning a continuous velocity field directly in physical time. However, SF learns a deterministic velocity field. Thus, it provides only a single future trajectory for a given fixed initial state and observation history. To overcome this limitation, we introduce Variational Streaming Flow (VSF). Our approach learns a latent distribution that is conditioned on the dynamics of interest. In turn, this enables probabilistic forecasting. Importantly, we retain the computational efficiency of SF by generating in physical time. Across deterministic and stochastic dynamical systems, VSF demonstrates superior predictive accuracy and distributional fidelity. We demonstrate the advantage for both long-horizon rollouts exceeding 1,000 steps, and settings with bifurcating dynamics. Moreover, VSF can be integrated into existing Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA)-based world models as a plug-and-play predictor to improve temporal dynamics and goal-directed success rate in navigation, motion planning, and manipulation.