FLARE: Robot Learning with Implicit World Modeling

📄 arXiv: 2505.15659v1 📥 PDF

作者: Ruijie Zheng, Jing Wang, Scott Reed, Johan Bjorck, Yu Fang, Fengyuan Hu, Joel Jang, Kaushil Kundalia, Zongyu Lin, Loic Magne, Avnish Narayan, You Liang Tan, Guanzhi Wang, Qi Wang, Jiannan Xiang, Yinzhen Xu, Seonghyeon Ye, Jan Kautz, Furong Huang, Yuke Zhu, Linxi Fan

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-05-21

备注: Project Webpage / Blogpost: https://research.nvidia.com/labs/gear/flare

💡 一句话要点

FLARE：融合隐式世界建模的机器人学习框架，提升长期推理能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人学习 隐式世界建模 扩散Transformer 模仿学习 长期规划 潜在表征 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人策略学习方法难以进行长期推理，限制了其在复杂任务中的应用。
  2. FLARE通过对齐扩散Transformer特征与未来观测的潜在嵌入，使策略具备预测未来状态的能力。
  3. 实验表明，FLARE在多任务操作中显著优于现有方法，并能有效利用人类演示提升泛化性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为未来潜在表征对齐（FLARE）的新框架，该框架将预测性的潜在世界建模集成到机器人策略学习中。通过将扩散Transformer的特征与未来观测的潜在嵌入对齐，FLARE使扩散Transformer策略能够预测未来观测的潜在表征，从而在生成动作时能够推理长期后果。FLARE非常轻量级，只需要对标准视觉-语言-动作（VLA）模型进行最小的架构修改（添加几个tokens），就能带来显著的性能提升。在两个具有挑战性的多任务模拟模仿学习基准测试中（包括单臂和人形桌面操作），FLARE实现了最先进的性能，超越了之前的策略学习基线高达26%。此外，FLARE还解锁了与无人为动作标签的人类自我中心视频演示进行联合训练的能力，从而显著提升了策略对具有未见几何形状的新物体的泛化能力，只需一次机器人演示即可。我们的结果表明，FLARE是一种通用且可扩展的方法，可将隐式世界建模与高频机器人控制相结合。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人策略学习方法在处理需要长期规划的任务时面临挑战。传统的行为克隆或强化学习方法难以有效地学习到环境的动态模型，导致策略无法准确预测未来状态，从而难以做出最优决策。尤其是在模仿学习场景下，如何利用有限的演示数据，学习到能够泛化到新环境和新物体的策略是一个关键问题。

核心思路：FLARE的核心思路是将隐式世界建模融入到策略学习中。通过学习一个能够预测未来状态潜在表征的模型，策略可以更好地理解动作的长期影响，从而做出更明智的决策。具体而言，FLARE利用扩散Transformer作为策略网络，并通过对齐策略网络生成的特征与未来观测的潜在嵌入，来引导策略学习到环境的动态模型。

技术框架：FLARE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉编码器：将观测图像编码为视觉特征；2) 扩散Transformer策略网络：接收视觉特征、语言指令和历史动作作为输入，生成动作序列；3) 潜在世界模型：将观测图像编码为潜在表征，并预测未来状态的潜在表征；4) 对齐模块：将策略网络生成的特征与未来观测的潜在表征进行对齐，从而引导策略学习到环境的动态模型。

关键创新：FLARE的关键创新在于将扩散Transformer策略网络与潜在世界模型相结合，并通过对齐策略网络的特征与未来观测的潜在表征，来实现隐式世界建模。与传统的显式世界建模方法相比，FLARE无需显式地学习环境的动态模型，而是通过隐式地学习潜在表征之间的关系，来提高策略的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：FLARE的关键设计包括：1) 使用扩散Transformer作为策略网络，利用其强大的序列建模能力；2) 使用变分自编码器（VAE）或类似的潜在变量模型来学习观测图像的潜在表征；3) 设计合适的对齐损失函数，例如对比损失或互信息最大化，来引导策略网络学习到环境的动态模型；4) 通过与人类演示进行联合训练，来提高策略的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FLARE在两个具有挑战性的多任务模拟模仿学习基准测试中取得了显著的性能提升，超越了之前的策略学习基线高达26%。此外，FLARE还能够利用无人为动作标签的人类自我中心视频演示进行联合训练，从而显著提升了策略对具有未见几何形状的新物体的泛化能力，只需一次机器人演示即可。

🎯 应用场景

FLARE具有广泛的应用前景，可应用于各种需要长期规划的机器人任务，例如家庭服务机器人、工业自动化、自动驾驶等。通过学习环境的动态模型，FLARE可以使机器人更好地理解动作的长期影响，从而做出更明智的决策，提高任务完成的效率和质量。此外，FLARE还可以用于机器人辅助教学，通过预测学生的行为，提供个性化的指导。

📄 摘要（原文）

We introduce $\textbf{F}$uture $\textbf{LA}$tent $\textbf{RE}$presentation Alignment ($\textbf{FLARE}$), a novel framework that integrates predictive latent world modeling into robot policy learning. By aligning features from a diffusion transformer with latent embeddings of future observations, $\textbf{FLARE}$ enables a diffusion transformer policy to anticipate latent representations of future observations, allowing it to reason about long-term consequences while generating actions. Remarkably lightweight, $\textbf{FLARE}$ requires only minimal architectural modifications -- adding a few tokens to standard vision-language-action (VLA) models -- yet delivers substantial performance gains. Across two challenging multitask simulation imitation learning benchmarks spanning single-arm and humanoid tabletop manipulation, $\textbf{FLARE}$ achieves state-of-the-art performance, outperforming prior policy learning baselines by up to 26%. Moreover, $\textbf{FLARE}$ unlocks the ability to co-train with human egocentric video demonstrations without action labels, significantly boosting policy generalization to a novel object with unseen geometry with as few as a single robot demonstration. Our results establish $\textbf{FLARE}$ as a general and scalable approach for combining implicit world modeling with high-frequency robotic control.