InstruGen: Automatic Instruction Generation for Vision-and-Language Navigation Via Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2411.11394v1 📥 PDF

作者: Yu Yan, Rongtao Xu, Jiazhao Zhang, Peiyang Li, Xiaodan Liang, Jianqin Yin

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

InstruGen：利用大型多模态模型自动生成视觉-语言导航指令，提升泛化性。

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

关键词: 视觉-语言导航 多模态学习 指令生成 大型多模态模型 数据增强 泛化能力 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法在未见环境中泛化性差，主要由于缺乏真实的训练环境和高质量的路径-指令对。
  2. InstruGen利用大型多模态模型自动生成VLN路径-指令对，降低了构建真实导航场景的成本，并提升了指令的适应性。
  3. 实验表明，使用InstruGen生成的数据训练的智能体在R2R和RxR基准测试中取得了SOTA性能，尤其是在未见环境中。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为InstruGen的视觉-语言导航（VLN）路径-指令对生成范式，旨在解决现有方法在构建真实导航场景成本高昂以及指令扩展缺乏适应性的问题，从而提升智能体在未见环境中的泛化能力。InstruGen利用YouTube房屋导览视频作为真实导航场景，并借助大型多模态模型（LMMs）强大的视觉理解和生成能力，自动生成多样且高质量的VLN路径-指令对。该方法能够生成不同粒度的导航指令，并实现指令与视觉观察之间的精细对齐，这在以前的方法中难以实现。此外，还设计了一个多阶段验证机制来减少LMMs的幻觉和不一致性。实验结果表明，使用InstruGen生成的路径-指令对训练的智能体在R2R和RxR基准测试中取得了最先进的性能，尤其是在未见环境中。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言导航（VLN）方法在构建真实导航场景时成本高昂，并且指令生成主要依赖于预定义的模板或规则，缺乏足够的适应性，导致智能体在未见环境中泛化能力较差。因此，需要一种能够低成本、高效率地生成高质量、多样化路径-指令对的方法，以提升智能体的泛化性能。

核心思路：InstruGen的核心思路是利用大型多模态模型（LMMs）强大的视觉理解和生成能力，自动从YouTube房屋导览视频中生成VLN路径-指令对。通过LMMs对真实场景的理解，可以生成更自然、更具多样性的导航指令，从而提高智能体在真实环境中的适应能力。

技术框架：InstruGen主要包含以下几个阶段：1) 场景选择：从YouTube房屋导览视频中选择合适的片段作为导航场景。2) 路径生成：在选定的场景中生成导航路径。3) 指令生成：利用LMMs根据视觉观察自动生成与路径对应的导航指令，并生成不同粒度的指令。4) 指令验证：设计多阶段验证机制，减少LMMs生成的指令中的幻觉和不一致性，确保指令的质量。

关键创新：InstruGen最重要的技术创新在于利用大型多模态模型自动生成VLN路径-指令对，摆脱了对预定义模板和规则的依赖，实现了指令生成的高度自动化和多样性。此外，多阶段验证机制有效降低了LMMs的幻觉问题，保证了生成指令的可靠性。

关键设计：InstruGen的关键设计包括：1) 使用YouTube房屋导览视频作为真实导航场景，提供更丰富的视觉信息。2) 设计多阶段验证机制，包括一致性验证和合理性验证，以过滤掉不准确或不合理的指令。3) 通过调整LMMs的生成参数，控制生成指令的粒度和多样性。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，使用InstruGen生成的路径-指令对训练的智能体在R2R和RxR基准测试中取得了state-of-the-art的性能，尤其是在未见环境中。具体性能提升数据在摘要中提到，但未给出具体数值，属于未知信息。这证明了InstruGen在提升智能体泛化能力方面的有效性。

🎯 应用场景

InstruGen生成的路径-指令对可用于训练更鲁棒的视觉-语言导航智能体，应用于机器人导航、虚拟现实、自动驾驶等领域。该方法降低了数据标注成本，加速了智能体在真实复杂环境中部署的进程，具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

Recent research on Vision-and-Language Navigation (VLN) indicates that agents suffer from poor generalization in unseen environments due to the lack of realistic training environments and high-quality path-instruction pairs. Most existing methods for constructing realistic navigation scenes have high costs, and the extension of instructions mainly relies on predefined templates or rules, lacking adaptability. To alleviate the issue, we propose InstruGen, a VLN path-instruction pairs generation paradigm. Specifically, we use YouTube house tour videos as realistic navigation scenes and leverage the powerful visual understanding and generation abilities of large multimodal models (LMMs) to automatically generate diverse and high-quality VLN path-instruction pairs. Our method generates navigation instructions with different granularities and achieves fine-grained alignment between instructions and visual observations, which was difficult to achieve with previous methods. Additionally, we design a multi-stage verification mechanism to reduce hallucinations and inconsistency of LMMs. Experimental results demonstrate that agents trained with path-instruction pairs generated by InstruGen achieves state-of-the-art performance on the R2R and RxR benchmarks, particularly in unseen environments. Code is available at https://github.com/yanyu0526/InstruGen.