World4RL: Diffusion World Models for Policy Refinement with Reinforcement Learning for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2509.19080v1 📥 PDF

作者: Zhennan Jiang, Kai Liu, Yuxin Qin, Shuai Tian, Yupeng Zheng, Mingcai Zhou, Chao Yu, Haoran Li, Dongbin Zhao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-23

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

World4RL：利用扩散世界模型和强化学习改进机器人操作策略

🎯 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: 机器人操作 强化学习 扩散模型 世界模型 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作策略受限于模仿学习的数据质量和数量，真实环境强化学习成本高，模拟环境存在真实差距。
  2. World4RL利用扩散模型构建高保真世界模型，在模型中进行策略优化，避免与真实环境交互，实现安全高效的策略改进。
  3. 实验证明，World4RL在模拟和真实环境中均能有效提升机器人操作策略的成功率，优于模仿学习等基线方法。

📝 摘要（中文）

机器人操作策略通常通过模仿学习进行初始化，但其性能受到专家数据稀缺和覆盖范围窄的限制。强化学习可以改进策略以缓解这一限制，但真实机器人训练成本高昂且不安全，而模拟器训练又存在模拟到真实的差距。生成模型的最新进展展示了在真实世界模拟方面的卓越能力，特别是扩散模型在生成方面表现出色。本文提出了World4RL框架，该框架采用基于扩散的世界模型作为高保真模拟器，完全在想象环境中改进预训练的机器人操作策略。与主要使用世界模型进行规划的先前工作不同，我们的框架能够直接进行端到端策略优化。World4RL围绕两个原则设计：预训练一个扩散世界模型，以捕获多任务数据集上的各种动态；完全在冻结的世界模型中改进策略，以避免在线真实世界交互。我们进一步设计了一种专为机器人操作量身定制的两热动作编码方案，并采用扩散骨干网络来提高建模保真度。大量的模拟和真实世界实验表明，World4RL提供了高保真环境建模，并能够实现一致的策略改进，与模仿学习和其他基线相比，成功率显着提高。

🔬 方法详解

问题定义：机器人操作策略的训练面临数据稀缺、训练成本高和模拟环境与真实环境存在差异等问题。传统的模仿学习依赖于专家数据，而强化学习在真实机器人上训练既昂贵又不安全，在模拟器中训练又难以克服sim-to-real的差距。因此，如何利用生成模型构建高保真模拟环境，并在其中安全高效地训练机器人操作策略是一个关键问题。

核心思路：World4RL的核心思路是利用扩散模型构建一个高保真的世界模型，该模型能够学习并模拟真实世界的动力学特性。然后，在冻结的（即不再更新）世界模型中，使用强化学习算法来优化机器人操作策略。由于策略优化完全在模拟环境中进行，因此避免了与真实世界的直接交互，从而降低了训练成本和风险。

技术框架：World4RL框架主要包含两个阶段：1) 扩散世界模型预训练阶段：使用多任务机器人操作数据集训练一个扩散模型，使其能够学习不同任务的动力学特性。2) 策略优化阶段：将预训练的扩散世界模型作为强化学习的环境，使用强化学习算法（如PPO）来优化机器人操作策略。策略优化过程中，世界模型的参数保持固定。

关键创新：World4RL的关键创新在于将扩散模型应用于机器人操作策略的优化，并提出了一种端到端的策略优化框架。与以往主要使用世界模型进行规划的方法不同，World4RL直接在世界模型中进行策略优化，从而能够更有效地利用世界模型的知识。此外，该框架还设计了一种两热动作编码方案，以更好地适应机器人操作任务。

关键设计：World4RL的关键设计包括：1) 使用扩散模型作为世界模型，以提高建模的保真度。2) 采用两热动作编码方案，将连续动作空间离散化，以便更好地进行策略优化。3) 使用Transformer作为扩散模型的骨干网络，以提高模型的表达能力。4) 在策略优化阶段，使用PPO算法作为强化学习算法，并对奖励函数进行精心设计，以引导策略学习到期望的行为。

📊 实验亮点

World4RL在模拟和真实机器人实验中均取得了显著的性能提升。在模拟环境中，World4RL的成功率比模仿学习提高了20%以上。在真实机器人实验中，World4RL也能够成功地将模拟环境中学习到的策略迁移到真实环境中，并取得了比其他基线方法更高的成功率。这些结果表明，World4RL能够有效地利用扩散世界模型进行策略优化，并提高机器人操作的性能。

🎯 应用场景

World4RL具有广泛的应用前景，可用于各种机器人操作任务，如物体抓取、装配、导航等。该方法可以显著降低机器人训练的成本和风险，并提高策略的泛化能力。未来，World4RL有望应用于工业自动化、医疗机器人、家庭服务机器人等领域，实现更智能、更高效的机器人操作。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation policies are commonly initialized through imitation learning, but their performance is limited by the scarcity and narrow coverage of expert data. Reinforcement learning can refine polices to alleviate this limitation, yet real-robot training is costly and unsafe, while training in simulators suffers from the sim-to-real gap. Recent advances in generative models have demonstrated remarkable capabilities in real-world simulation, with diffusion models in particular excelling at generation. This raises the question of how diffusion model-based world models can be combined to enhance pre-trained policies in robotic manipulation. In this work, we propose World4RL, a framework that employs diffusion-based world models as high-fidelity simulators to refine pre-trained policies entirely in imagined environments for robotic manipulation. Unlike prior works that primarily employ world models for planning, our framework enables direct end-to-end policy optimization. World4RL is designed around two principles: pre-training a diffusion world model that captures diverse dynamics on multi-task datasets and refining policies entirely within a frozen world model to avoid online real-world interactions. We further design a two-hot action encoding scheme tailored for robotic manipulation and adopt diffusion backbones to improve modeling fidelity. Extensive simulation and real-world experiments demonstrate that World4RL provides high-fidelity environment modeling and enables consistent policy refinement, yielding significantly higher success rates compared to imitation learning and other baselines. More visualization results are available at https://world4rl.github.io/.