TeViR: Text-to-Video Reward with Diffusion Models for Efficient Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.19769v2 📥 PDF

作者: Yuhui Chen, Haoran Li, Zhennan Jiang, Haowei Wen, Dongbin Zhao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-06-24)

💡 一句话要点

提出TeViR，利用文本到视频扩散模型进行高效强化学习的奖励函数设计

🎯 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)

关键词: 强化学习 奖励函数设计 文本到视频扩散模型 机器人操作 密集奖励

📋 核心要点

  1. 现有基于视觉-语言模型的奖励工程方法依赖稀疏奖励，导致强化学习样本效率低下，难以应用于复杂机器人任务。
  2. TeViR利用预训练的文本到视频扩散模型，预测未来图像序列，并将其与当前观测进行比较，从而生成密集的奖励信号。
  3. 实验表明，TeViR在多个机器人操作任务中，显著提升了样本效率和性能，优于传统方法和其它先进方法。

📝 摘要（中文）

为实现通用智能体，尤其是在机器人操作等挑战性领域，开发可扩展且泛化的强化学习奖励工程至关重要。尽管视觉-语言模型(VLM)在奖励工程方面取得进展，但其稀疏奖励特性严重限制了样本效率。本文提出TeViR，一种新颖的方法，利用预训练的文本到视频扩散模型，通过比较预测的图像序列与当前观测来生成密集奖励。在11个复杂的机器人任务上的实验结果表明，TeViR优于利用稀疏奖励的传统方法和其他最先进的方法，在没有真实环境奖励的情况下，实现了更好的样本效率和性能。TeViR在复杂环境中有效引导智能体的能力突显了其在机器人操作中推进强化学习应用的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中奖励函数设计的问题，特别是在机器人操作领域。现有方法，尤其是基于视觉-语言模型的奖励函数，通常产生稀疏奖励，导致强化学习训练过程样本效率低下，难以在复杂环境中有效引导智能体学习。这种稀疏性使得智能体难以探索和学习有效的策略。

核心思路：TeViR的核心思路是利用预训练的文本到视频扩散模型来生成密集的奖励信号。通过给定文本描述，扩散模型可以预测未来可能发生的图像序列。将预测的图像序列与当前智能体的观测进行比较，可以得到一个连续的、密集的奖励信号，从而更有效地指导智能体的学习。

技术框架：TeViR的整体框架包括以下几个主要模块：1) 文本输入模块：接收任务的文本描述作为输入。2) 扩散模型：使用预训练的文本到视频扩散模型，根据文本描述生成未来图像序列的预测。3) 奖励计算模块：将预测的图像序列与当前智能体的观测进行比较，计算奖励值。4) 强化学习算法：使用计算得到的奖励值来训练智能体，优化其策略。

关键创新：TeViR的关键创新在于利用文本到视频扩散模型生成密集奖励。与传统的稀疏奖励方法相比，TeViR提供的奖励信号更加丰富和连续，能够更有效地引导智能体学习。此外，利用预训练的扩散模型可以减少对环境的依赖，提高泛化能力。

关键设计：TeViR的关键设计包括：1) 扩散模型的选择：选择合适的文本到视频扩散模型，确保其能够生成高质量的图像序列预测。2) 奖励计算方式：设计合适的奖励计算方式，例如使用LPIPS距离或CLIP相似度等，来衡量预测图像序列与当前观测之间的差异。3) 强化学习算法的选择：选择合适的强化学习算法，例如PPO或SAC，来利用密集的奖励信号进行训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TeViR在11个复杂的机器人任务中，显著优于传统的稀疏奖励方法和其他先进方法。例如，在某些任务中，TeViR的性能提升超过50%。此外，TeViR在没有真实环境奖励的情况下，仍然能够实现良好的样本效率和性能，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

TeViR具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。该方法可以降低对人工设计奖励函数的依赖，提高强化学习在机器人领域的应用效率和泛化能力。未来，TeViR有望应用于更复杂的任务，例如人机协作、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

Developing scalable and generalizable reward engineering for reinforcement learning (RL) is crucial for creating general-purpose agents, especially in the challenging domain of robotic manipulation. While recent advances in reward engineering with Vision-Language Models (VLMs) have shown promise, their sparse reward nature significantly limits sample efficiency. This paper introduces TeViR, a novel method that leverages a pre-trained text-to-video diffusion model to generate dense rewards by comparing the predicted image sequence with current observations. Experimental results across 11 complex robotic tasks demonstrate that TeViR outperforms traditional methods leveraging sparse rewards and other state-of-the-art (SOTA) methods, achieving better sample efficiency and performance without ground truth environmental rewards. TeViR's ability to efficiently guide agents in complex environments highlights its potential to advance reinforcement learning applications in robotic manipulation.