TinyVLA: Towards Fast, Data-Efficient Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2409.12514v5 📥 PDF

作者: Junjie Wen, Yichen Zhu, Jinming Li, Minjie Zhu, Kun Wu, Zhiyuan Xu, Ning Liu, Ran Cheng, Chaomin Shen, Yaxin Peng, Feifei Feng, Jian Tang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-09-19 (更新: 2025-05-13)

备注: add more citations

💡 一句话要点

TinyVLA：面向机器人操作的快速、数据高效的视觉-语言-动作模型

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作模型 机器人操作 数据高效学习 扩散模型 多模态学习 策略学习 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型推理速度慢，且依赖大量机器人数据预训练，限制了其在现实场景中的部署。
  2. TinyVLA通过初始化策略骨干网络和集成扩散策略解码器，实现了更快的推理速度和更高的数据效率。
  3. 实验表明，TinyVLA在速度、数据效率和泛化能力上优于OpenVLA，且无需预训练。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作(VLA)模型通过端到端学习过程在视觉运动控制和指令理解方面显示出显著潜力。然而，当前的VLA模型面临着重大挑战：推理速度慢，并且需要在大量机器人数据上进行广泛的预训练，这使得实际部署变得困难。本文介绍了一种新的紧凑型视觉-语言-动作模型系列，称为TinyVLA，它比现有的VLA模型具有两个关键优势：(1)更快的推理速度，以及(2)改进的数据效率，无需预训练阶段。我们的框架包含两个基本组件来构建TinyVLA：(1)使用鲁棒、高速的多模态模型初始化策略骨干网络，以及(2)在微调期间集成扩散策略解码器，以实现精确的机器人动作。我们在模拟和真实机器人上对TinyVLA进行了广泛的评估，表明我们的方法在速度和数据效率方面显著优于最先进的VLA模型OpenVLA，同时提供可比或更优越的性能。此外，TinyVLA在各个维度上都表现出强大的泛化能力，包括语言指令、新颖对象、未见位置、对象外观变化、背景变化和环境变化，通常与OpenVLA的性能相匹配或超过。我们相信TinyVLA为利用预训练的多模态模型进行策略学习提供了一个有趣的视角。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作(VLA)模型在机器人操作任务中面临推理速度慢和数据效率低的问题。它们通常需要大量的机器人数据进行预训练，并且在推理过程中计算量大，难以在实际机器人应用中快速响应指令。

核心思路：TinyVLA的核心思路是利用预训练的多模态模型来初始化策略网络，从而避免从头开始训练，并结合扩散策略解码器来提高动作的精确性。通过这种方式，模型可以更快地学习到有效的策略，并减少对大量数据的依赖。

技术框架：TinyVLA框架主要包含两个关键组件：1) 策略骨干网络初始化：使用鲁棒、高速的多模态模型（例如预训练的视觉-语言模型）来初始化策略网络的参数。这样可以利用预训练模型学习到的通用视觉和语言知识，加速策略学习过程。2) 扩散策略解码器：在微调阶段，集成一个扩散策略解码器，用于生成精确的机器人动作。扩散模型能够学习到复杂的数据分布，从而生成更加自然和流畅的动作序列。

关键创新：TinyVLA的关键创新在于将预训练的多模态模型与扩散策略解码器相结合，用于解决VLA模型的数据效率和推理速度问题。与传统的VLA模型相比，TinyVLA无需大量的机器人数据进行预训练，并且能够实现更快的推理速度和更高的动作精度。

关键设计：在策略骨干网络初始化方面，选择合适的预训练多模态模型至关重要。论文中可能使用了CLIP或其他类似的模型。扩散策略解码器的具体结构和训练方式也是关键。可能使用了特定的损失函数来优化扩散模型的性能，例如负对数似然损失或变分下界损失。此外，如何将视觉和语言信息有效地融入到扩散模型的条件输入中也是一个重要的设计考虑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TinyVLA在模拟和真实机器人实验中均表现出色，显著优于OpenVLA。在速度和数据效率方面，TinyVLA无需预训练即可达到与OpenVLA相当甚至更优的性能。在泛化能力方面，TinyVLA在各种场景下均表现出强大的鲁棒性，能够适应不同的语言指令、新颖对象和环境变化。

🎯 应用场景

TinyVLA在机器人操作领域具有广泛的应用前景，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。它可以帮助机器人更好地理解人类指令，并执行复杂的任务，提高机器人的智能化水平和实用性。该研究有望推动机器人技术的发展，并促进其在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have shown remarkable potential in visuomotor control and instruction comprehension through end-to-end learning processes. However, current VLA models face significant challenges: they are slow during inference and require extensive pre-training on large amounts of robotic data, making real-world deployment difficult. In this paper, we introduce a new family of compact vision-language-action models, called TinyVLA, which offers two key advantages over existing VLA models: (1) faster inference speeds, and (2) improved data efficiency, eliminating the need for pre-training stage. Our framework incorporates two essential components to build TinyVLA: (1) initializing the policy backbone with robust, high-speed multimodal models, and (2) integrating a diffusion policy decoder during fine-tuning to enable precise robot actions. We conducted extensive evaluations of TinyVLA in both simulation and on real robots, demonstrating that our approach significantly outperforms the state-of-the-art VLA model, OpenVLA, in terms of speed and data efficiency, while delivering comparable or superior performance. Additionally, TinyVLA exhibits strong generalization capabilities across various dimensions, including language instructions, novel objects, unseen positions, changes in object appearance, background variations, and environmental shifts, often matching or exceeding the performance of OpenVLA. We believe that \methodname offers an interesting perspective on utilizing pre-trained multimodal models for policy learning. Our project is at https://tiny-vla.github.io.