Stem-OB: Generalizable Visual Imitation Learning with Stem-Like Convergent Observation through Diffusion Inversion

📄 arXiv: 2411.04919v2 📥 PDF

作者: Kaizhe Hu, Zihang Rui, Yao He, Yuyao Liu, Pu Hua, Huazhe Xu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-11-07 (更新: 2024-11-13)

备注: Arxiv preprint version, website: https://hukz18.github.io/Stem-Ob/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

Stem-OB：利用扩散反演实现视觉模仿学习的泛化性，解决视觉扰动问题

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

关键词: 视觉模仿学习 扩散模型 图像反演 泛化能力 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有视觉模仿学习方法在视觉扰动下泛化性差，限制了其在真实场景的应用。
  2. Stem-OB利用预训练扩散模型进行图像反演，提取共享表示，抑制低级视觉差异，增强模型鲁棒性。
  3. 实验表明，Stem-OB在模拟和真实环境中均表现出色，真实场景成功率较最佳基线平均提升22.2%。

📝 摘要（中文）

视觉模仿学习方法在性能上表现出色，但当面临视觉输入扰动（如光照和纹理变化）时，其泛化能力不足，阻碍了其在现实世界中的应用。我们提出了Stem-OB，它利用预训练的图像扩散模型来抑制低级视觉差异，同时保持高级场景结构。这种图像反演过程类似于将观察转换为共享表示，其他观察结果都源于此，并消除了无关的细节。Stem-OB与数据增强方法形成对比，因为它对各种未指定的表观变化具有鲁棒性，而无需额外的训练。我们的方法是一个简单但非常有效的即插即用解决方案。经验结果证实了我们的方法在模拟任务中的有效性，并在实际应用中显示出非常显著的改进，与最佳基线相比，成功率平均提高了22.2%。

🔬 方法详解

问题定义：视觉模仿学习旨在让机器人通过观察学习人类或其他智能体的行为。然而，现有方法对视觉输入的扰动（如光照变化、纹理差异等）非常敏感，导致模型在训练环境和真实环境之间存在较大的性能差距。现有方法难以有效处理这些未知的、多样的视觉变化，泛化能力不足。

核心思路：Stem-OB的核心思想是利用预训练的图像扩散模型，将原始视觉输入反演到一个更加抽象、鲁棒的表示空间。这个过程可以看作是将不同的视觉输入“提炼”到它们的“主干(Stem)”，从而消除低级的、不相关的视觉细节，保留高级的场景结构信息。这样，模型就可以学习到更加通用的策略，从而提高泛化能力。

技术框架：Stem-OB的整体框架非常简单，它是一个即插即用的模块，可以添加到现有的视觉模仿学习算法中。具体流程如下：1) 接收原始的视觉输入图像；2) 使用预训练的图像扩散模型进行反演，得到一个中间表示；3) 将该中间表示输入到模仿学习模型中，进行策略学习。

关键创新：Stem-OB的关键创新在于利用图像扩散模型的反演过程来提取视觉输入的共享表示。与传统的数据增强方法相比，Stem-OB不需要针对特定的视觉扰动进行训练，而是通过扩散模型本身的生成能力，自动地消除各种未知的视觉差异。这种方法更加通用、高效，并且能够更好地保留场景的高级结构信息。

关键设计：Stem-OB的关键设计在于选择合适的预训练扩散模型和反演算法。论文中使用了DDIM inversion。此外，Stem-OB作为一个即插即用的模块，可以灵活地与各种现有的模仿学习算法结合使用，而无需修改原有的网络结构或损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Stem-OB在模拟和真实世界的视觉模仿学习任务中均取得了显著的性能提升。在真实世界机器人操作任务中，Stem-OB的成功率比最佳基线平均提高了22.2%。实验结果表明，Stem-OB能够有效地提高视觉模仿学习算法的泛化能力，使其能够更好地适应真实世界的视觉扰动。

🎯 应用场景

Stem-OB具有广泛的应用前景，例如机器人操作、自动驾驶、游戏AI等领域。它可以帮助机器人更好地适应真实世界的复杂环境，提高其在各种视觉条件下的稳定性和可靠性。此外，Stem-OB还可以用于增强虚拟现实和增强现实应用的沉浸感和真实感，使其能够更好地适应用户的视觉感知。

📄 摘要（原文）

Visual imitation learning methods demonstrate strong performance, yet they lack generalization when faced with visual input perturbations, including variations in lighting and textures, impeding their real-world application. We propose Stem-OB that utilizes pretrained image diffusion models to suppress low-level visual differences while maintaining high-level scene structures. This image inversion process is akin to transforming the observation into a shared representation, from which other observations stem, with extraneous details removed. Stem-OB contrasts with data-augmentation approaches as it is robust to various unspecified appearance changes without the need for additional training. Our method is a simple yet highly effective plug-and-play solution. Empirical results confirm the effectiveness of our approach in simulated tasks and show an exceptionally significant improvement in real-world applications, with an average increase of 22.2% in success rates compared to the best baseline. See https://hukz18.github.io/Stem-Ob/ for more info.