VILP: Imitation Learning with Latent Video Planning

📄 arXiv: 2502.01784v1 📥 PDF

作者: Zhengtong Xu, Qiang Qiu, Yu She

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-02-03

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VILP：提出基于隐空间视频规划的模仿学习方法，提升机器人策略学习效果。

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

关键词: 机器人策略学习 模仿学习 视频生成 扩散模型 隐空间规划

📋 核心要点

  1. 现有机器人策略学习方法依赖大量高质量任务数据，且难以保证生成视频的时间一致性。
  2. VILP通过隐空间视频扩散模型生成时间一致的多视角预测视频，用于机器人策略学习。
  3. 实验表明，VILP在训练成本、推理速度和策略性能上优于现有方法，且对数据依赖性更低。

📝 摘要（中文）

在生成式AI时代，将视频生成模型集成到机器人技术中为通用机器人代理开辟了新的可能性。本文介绍了一种基于隐空间视频规划的模仿学习方法（VILP）。我们提出了一个隐空间视频扩散模型，用于生成具有良好时间一致性的预测机器人视频。我们的方法能够从多个视角生成高度时间对齐的视频，这对于机器人策略学习至关重要。我们的视频生成模型具有很高的时效性。例如，它可以以5 Hz的速率生成来自两个不同视角的视频，每个视频包含六帧，分辨率为96x160像素。在实验中，我们证明了VILP在多个指标上优于现有的视频生成机器人策略：训练成本、推理速度、生成视频的时间一致性和策略的性能。我们还将我们的方法与其他模仿学习方法进行了比较。我们的研究结果表明，VILP可以减少对大量高质量、特定任务的机器人动作数据的依赖，同时保持强大的性能。此外，VILP在表示多模态动作分布方面具有强大的能力。我们的论文提供了一个将视频生成模型有效集成到机器人策略中的实际例子，可能为相关领域和方向提供见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人策略学习方法通常需要大量高质量的特定任务机器人动作数据，数据收集成本高昂。此外，基于视频生成的策略学习方法难以保证生成视频的时间一致性，影响策略学习效果。

核心思路：VILP的核心思路是利用隐空间视频扩散模型生成高质量、时间一致的预测视频，从而在模仿学习中减少对真实机器人动作数据的依赖。通过在隐空间进行视频规划，可以更好地捕捉动作的时序关系，提高生成视频的真实性和时间一致性。

技术框架：VILP包含以下主要模块：1) 隐空间视频扩散模型：用于生成预测的机器人视频，该模型在隐空间中进行操作，以提高生成效率和视频质量。2) 多视角视频生成：模型能够从多个视角生成视频，提供更全面的环境信息。3) 策略学习模块：利用生成的视频数据进行模仿学习，训练机器人策略。整体流程是，首先使用少量真实数据训练视频生成模型，然后利用该模型生成大量虚拟数据，最后使用虚拟数据训练机器人策略。

关键创新：VILP的关键创新在于将隐空间视频扩散模型应用于机器人策略学习，并实现了多视角、时间一致的视频生成。与现有方法相比，VILP能够更有效地利用少量真实数据，生成高质量的虚拟数据，从而降低了对大量真实数据的依赖。此外，VILP通过在隐空间进行视频规划，更好地保证了生成视频的时间一致性。

关键设计：VILP使用扩散模型进行视频生成，具体来说，采用U-Net结构作为扩散模型的骨干网络。损失函数包括重构损失和对抗损失，以保证生成视频的质量和真实性。在多视角视频生成方面，采用共享隐空间的方式，保证不同视角视频之间的一致性。策略学习模块采用行为克隆或Dagger等模仿学习算法。

📊 实验亮点

实验结果表明，VILP在训练成本、推理速度和策略性能上均优于现有方法。例如，VILP能够以5Hz的速率生成来自两个视角的6帧96x160像素的视频。与其他模仿学习方法相比，VILP在数据量较少的情况下仍能保持强大的性能，并且能够更好地表示多模态动作分布。

🎯 应用场景

VILP可应用于各种机器人任务，如物体抓取、导航和操作等。该方法降低了机器人策略学习对大量真实数据的依赖，减少了数据采集成本，加速了机器人技术的部署。此外，VILP在虚拟环境中的训练能力，也为机器人安全性和鲁棒性提供了保障，未来可应用于自动驾驶、智能制造等领域。

📄 摘要（原文）

In the era of generative AI, integrating video generation models into robotics opens new possibilities for the general-purpose robot agent. This paper introduces imitation learning with latent video planning (VILP). We propose a latent video diffusion model to generate predictive robot videos that adhere to temporal consistency to a good degree. Our method is able to generate highly time-aligned videos from multiple views, which is crucial for robot policy learning. Our video generation model is highly time-efficient. For example, it can generate videos from two distinct perspectives, each consisting of six frames with a resolution of 96x160 pixels, at a rate of 5 Hz. In the experiments, we demonstrate that VILP outperforms the existing video generation robot policy across several metrics: training costs, inference speed, temporal consistency of generated videos, and the performance of the policy. We also compared our method with other imitation learning methods. Our findings indicate that VILP can rely less on extensive high-quality task-specific robot action data while still maintaining robust performance. In addition, VILP possesses robust capabilities in representing multi-modal action distributions. Our paper provides a practical example of how to effectively integrate video generation models into robot policies, potentially offering insights for related fields and directions. For more details, please refer to our open-source repository https://github.com/ZhengtongXu/VILP.