Unveiling the Potential of Vision-Language-Action Models with Open-Ended Multimodal Instructions

📄 arXiv: 2505.11214v1 📥 PDF

作者: Wei Zhao, Gongsheng Li, Zhefei Gong, Pengxiang Ding, Han Zhao, Donglin Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-16

💡 一句话要点

提出OE-VLA模型，扩展VLA模型至开放式多模态指令机器人控制

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

关键词: 视觉语言动作模型 多模态指令 机器人控制 开放式任务 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型仅支持语言指令，限制了其在复杂人机交互场景中的应用，无法处理图像、视频等多种模态的指令。
  2. OE-VLA模型旨在扩展VLA模型的能力，使其能够理解和执行来自多种模态（如图像、视频、文本）的开放式指令。
  3. 实验结果表明，OE-VLA在多种开放式任务中表现出色，与传统VLA模型在语言指令任务上性能相当。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作(VLA)模型近年来在机器人领域备受关注。VLA模型利用在大型互联网数据上训练的视觉-语言基础模型，可以通过单个端到端神经网络，直接从视觉观察和人类指令生成机器人动作。尽管VLA模型有效，但当前模型通常只接受单一形式的人类提示，即语言指令，这限制了它们在开放式人机交互中的应用。例如，用户可能希望机器人检索图像中显示的对象，遵循白板上书写的指令，或模仿视频中演示的行为，而不是仅仅依赖于基于语言的描述。为了解决这一差距，我们引入了OE-VLA，探索VLA模型在开放式多模态指令方面的潜力。大量结果表明，我们的OE-VLA不仅在语言输入方面实现了与传统VLA模型相当的性能，而且在四个额外的开放式任务类别中也取得了令人印象深刻的结果。所提出的方法可以显著扩展VLA模型在各种日常场景中的应用，并促进人机交互。

🔬 方法详解

问题定义：现有VLA模型主要依赖于语言指令，无法有效处理图像、视频等其他模态的指令输入。这限制了VLA模型在更广泛、更自然的机器人应用场景中的适用性。用户期望机器人能够理解并执行更加多样化的指令，例如模仿视频中的动作、根据图像寻找物体等。

核心思路：OE-VLA的核心思路是将VLA模型扩展到能够处理多种模态的输入。通过引入额外的模态编码器，将不同模态的指令信息转换为统一的特征表示，并将其与视觉信息融合，从而使VLA模型能够理解并执行来自不同模态的指令。

技术框架：OE-VLA模型包含以下主要模块：1) 视觉编码器：用于提取场景的视觉特征；2) 多模态指令编码器：用于将不同模态的指令（如语言、图像、视频）编码为统一的特征表示；3) 融合模块：将视觉特征和指令特征进行融合；4) 动作生成器：根据融合后的特征生成机器人动作。整体流程是，首先使用视觉编码器提取环境的视觉特征，然后使用多模态指令编码器将人类指令编码为特征向量，接着通过融合模块将视觉特征和指令特征融合，最后使用动作生成器生成机器人执行的动作序列。

关键创新：OE-VLA的关键创新在于其能够处理多种模态的指令输入。通过设计多模态指令编码器，OE-VLA能够将不同模态的指令信息转换为统一的特征表示，从而使VLA模型能够理解并执行来自不同模态的指令。与传统的VLA模型相比，OE-VLA具有更强的泛化能力和适应性。

关键设计：多模态指令编码器是关键设计之一，针对不同模态的指令，采用不同的编码器。例如，对于图像指令，可以使用预训练的图像编码器（如ResNet）提取图像特征；对于视频指令，可以使用预训练的视频编码器（如TimeSformer）提取视频特征。融合模块可以使用注意力机制，学习不同模态特征之间的关系，从而更好地融合视觉信息和指令信息。损失函数方面，可以使用行为克隆损失，鼓励模型模仿人类的动作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OE-VLA模型在四个额外的开放式任务类别中取得了令人印象深刻的结果，证明了其在处理多模态指令方面的有效性。实验结果表明，OE-VLA在语言输入方面实现了与传统VLA模型相当的性能，同时能够成功处理图像、视频等多种模态的指令，显著扩展了VLA模型的应用范围。

🎯 应用场景

OE-VLA模型具有广泛的应用前景，例如家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等。它可以应用于各种日常场景，例如帮助用户整理房间、在工厂中执行装配任务、协助医生进行手术等。通过支持多种模态的指令输入，OE-VLA模型可以实现更自然、更灵活的人机交互，从而提高机器人的可用性和效率。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have recently become highly prominent in the field of robotics. Leveraging vision-language foundation models trained on large-scale internet data, the VLA model can generate robotic actions directly from visual observations and human instructions through a single end-to-end neural network. Despite their effectiveness, current VLA models usually accept only one form of human prompting, language instructions, which may constrain their applicability in open-ended human-robot interactions. For example, a user might expect the robot to retrieve an object shown in an image, follow an instruction written on the whiteboard, or imitate a behavior demonstrated in a video, rather than relying solely on language-based descriptions. To address this gap, we introduce OE-VLA, which explores the potential of VLA models for open-ended multimodal instructions. Extensive results demonstrate that our OE-VLA not only achieves comparable performance to traditional VLA models with linguistic input but also delivers impressive results across four additional categories of open-ended tasks. The proposed methodology could significantly expand the applications of VLA models across various everyday scenarios and facilitate human-robot interaction.