Instant Policy: In-Context Imitation Learning via Graph Diffusion

📄 arXiv: 2411.12633v2 📥 PDF

作者: Vitalis Vosylius, Edward Johns

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-11-19 (更新: 2025-04-25)

备注: Code and videos are available on our project webpage at https://www.robot-learning.uk/instant-policy

💡 一句话要点

提出Instant Policy，通过图扩散实现上下文模仿学习，仅需少量演示即可快速学习新任务。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 上下文模仿学习 图扩散 机器人学习 伪演示 零样本迁移

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法需要大量训练数据和时间，难以适应快速变化的任务需求。
  2. Instant Policy利用图表示和扩散模型，将上下文模仿学习建模为图生成问题，实现结构化推理。
  3. 通过在模拟环境中生成大量伪演示数据进行训练，Instant Policy在真实机器人任务中表现出快速学习能力。

📝 摘要（中文）

本文提出Instant Policy，旨在利用大型Transformer的上下文学习能力，为机器人领域带来有前景的上下文模仿学习(ICIL)方法。Instant Policy仅需一到两个演示即可立即学习新任务（无需进一步训练），这归功于两个关键组成部分。首先，通过图表示引入归纳偏置，并将ICIL建模为具有学习扩散过程的图生成问题，从而能够对演示、观察和动作进行结构化推理。其次，证明了可以使用伪演示（在模拟中生成的任意轨迹）作为几乎无限的训练数据池来训练这种模型。模拟和真实实验表明，Instant Policy能够快速学习各种日常机器人任务。此外，还展示了它如何作为跨具身和零样本迁移到语言定义任务的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人上下文模仿学习(ICIL)中，现有方法需要大量训练数据和计算资源，难以快速适应新任务的问题。现有方法通常需要针对特定任务进行微调或重新训练，泛化能力有限，无法充分利用少量演示数据进行快速学习。

核心思路：论文的核心思路是将ICIL问题建模为图生成问题，并利用扩散模型学习从少量演示数据中生成新的动作序列。通过图表示，可以对演示、观察和动作之间的关系进行结构化建模，从而实现更有效的推理和泛化。扩散模型则提供了一种强大的生成模型，可以从噪声中逐步生成高质量的动作序列。

技术框架：Instant Policy的整体框架包含以下几个主要模块：1) 图表示模块：将演示数据、当前观察和历史动作编码为图结构。2) 扩散模型：学习从图结构中生成新的动作序列。3) 策略执行模块：将生成的动作序列转化为机器人控制指令。训练阶段，利用大量在模拟环境中生成的伪演示数据训练扩散模型。推理阶段，仅需少量真实演示数据即可快速生成新的动作序列。

关键创新：Instant Policy的关键创新在于：1) 将ICIL问题建模为图生成问题，并利用图表示进行结构化推理。2) 利用扩散模型学习从少量演示数据中生成新的动作序列。3) 提出使用伪演示数据进行训练，从而避免了对大量真实数据的依赖。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 图结构的构建方式，如何有效地编码演示数据、观察和动作之间的关系。2) 扩散模型的网络结构和训练目标，如何保证生成动作序列的质量和多样性。3) 伪演示数据的生成策略，如何保证伪演示数据与真实数据的分布一致性。论文使用了Transformer网络作为扩散模型的基础架构，并采用均方误差(MSE)作为损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Instant Policy在各种日常机器人任务中表现出快速学习能力，仅需一到两个演示即可达到与传统方法相当甚至更好的性能。例如，在抓取和放置任务中，Instant Policy的成功率显著高于基线方法。此外，Instant Policy还展示了良好的跨具身和零样本迁移能力，能够将学习到的技能迁移到不同的机器人平台和语言定义的任务上。

🎯 应用场景

Instant Policy具有广泛的应用前景，例如：快速部署新机器人任务，无需大量人工干预；实现跨具身机器人控制，将一个机器人的技能迁移到另一个机器人上；支持基于自然语言指令的机器人控制，用户可以通过简单的语言指令来控制机器人完成复杂任务。该研究有望推动机器人技术在工业自动化、家庭服务、医疗健康等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Following the impressive capabilities of in-context learning with large transformers, In-Context Imitation Learning (ICIL) is a promising opportunity for robotics. We introduce Instant Policy, which learns new tasks instantly (without further training) from just one or two demonstrations, achieving ICIL through two key components. First, we introduce inductive biases through a graph representation and model ICIL as a graph generation problem with a learned diffusion process, enabling structured reasoning over demonstrations, observations, and actions. Second, we show that such a model can be trained using pseudo-demonstrations - arbitrary trajectories generated in simulation - as a virtually infinite pool of training data. Simulated and real experiments show that Instant Policy enables rapid learning of various everyday robot tasks. We also show how it can serve as a foundation for cross-embodiment and zero-shot transfer to language-defined tasks. Code and videos are available at https://www.robot-learning.uk/instant-policy.