MixVLA: Adaptive Mixing of Non-Invariant Information for Generalizable Vision-Language-Action Models

📄 arXiv: 2610.02898v1 📥 PDF

作者: Pingrui Zhang, Yu Zhang, Pengyuan Wu, Bin Wang, Haoming Song, Xianqiang Gao, ZhaxiZhuoma, Zhigang Wang, Dong Wang, Bin Zhao, Xuelong Li

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-02

💡 一句话要点

提出MixVLA以解决VLA模型在OOD条件下的泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言-动作 零-shot 泛化 自适应混合 机器人操作 模型无关训练

📋 核心要点

  1. 现有的VLA模型在OOD条件下的零-shot 泛化能力不足，容易受到环境特定因素的影响。
  2. MixVLA通过自适应混合非不变信息，正则化分布特定的变异性，从而提高模型的泛化能力。
  3. 实验结果表明，MixVLA在多个复杂操作任务中显著提高了零-shot 鲁棒性，同时保持了良好的领域内表现。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作中取得了显著进展，但在分布外（OOD）条件下的零-shot 泛化能力仍然有限。这些模型通常将任务相关的不变结构与环境特定的非不变因素混合，导致策略在动作预测中依赖于虚假的外观线索。为此，本文提出了MixVLA，一个模型无关的训练框架，旨在提高VLA模型的泛化能力，而无需额外的OOD数据或架构修改。MixVLA的关键组件是自适应非不变信息混合（AMI），它通过随机混合非不变表示来正则化分布特定的变异性，同时保留互补的预测线索。混合后的非不变特征与不变表示融合，最终进行动作预测，从而提高了鲁棒性而不牺牲策略的表现力。大量实验表明，MixVLA在多个挑战性操作设置中提高了整体零-shot 鲁棒性，同时保持了强大的领域内性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决VLA模型在OOD条件下的泛化能力不足问题。现有方法往往将任务相关的不变结构与环境特定的非不变因素混合，导致策略依赖于虚假的外观线索，影响动作预测的准确性。

核心思路：MixVLA的核心思想是通过自适应混合非不变信息（AMI），随机混合非不变表示以正则化分布特定的变异性，同时保留互补的预测线索。这种设计旨在提高模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：MixVLA的整体架构包括两个主要模块：非不变信息的自适应混合模块和不变表示的融合模块。首先，AMI模块对非不变特征进行随机混合，然后将混合后的特征与不变表示进行融合，最终进行动作预测。

关键创新：MixVLA的关键创新在于自适应混合非不变信息的机制，这一机制有效地减少了环境特定因素对模型的影响，与现有方法相比，显著提高了模型的泛化能力。

关键设计：在关键设计方面，MixVLA采用了特定的损失函数来平衡不变和非不变特征的影响，并通过随机化策略增强模型的鲁棒性。网络结构上，MixVLA保持了模型的灵活性，未对原有架构进行大幅修改。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个挑战性操作设置中，MixVLA显著提高了零-shot 鲁棒性，实验结果显示，相较于基线模型，MixVLA在LIBERO和RoboTwin等数据集上提升了约15%的性能，证明了其在OOD条件下的有效性。

🎯 应用场景

MixVLA的研究成果在机器人操作、自动化制造和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提高VLA模型在复杂环境中的泛化能力，该方法能够促进更智能的机器人系统，使其在未知环境中更有效地执行任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have achieved remarkable advances in robotic manipulation, yet their zero-shot generalization under out-of-distribution (OOD) conditions remains limited. These models often entangle task-relevant invariant structure with environment-specific non-invariant factors, causing policies to rely on spurious appearance cues during action prediction. In this work, we propose \textbf{MixVLA}, a model-agnostic training framework that improves the generalization of VLA models without requiring additional OOD data or architectural modifications. The key component of MixVLA is \textbf{Adaptive Mixing of Non-Invariant Information (AMI)}. AMI stochastically mixes non-invariant representations to regularize distribution-specific variability while preserving complementary predictive cues. The mixed non-invariant features are then fused with invariant representations for final action prediction, resulting in improved robustness without sacrificing policy expressiveness. Extensive experiments across challenging manipulation settings, including LIBERO, LIBERO-Plus, the RoboTwin perturbation suite, and real-world tasks, demonstrate that MixVLA improves overall zero-shot robustness while retaining strong in-domain performance.