MineDreamer: Learning to Follow Instructions via Chain-of-Imagination for Simulated-World Control
作者: Enshen Zhou, Yiran Qin, Zhenfei Yin, Yuzhou Huang, Ruimao Zhang, Lu Sheng, Yu Qiao, Jing Shao
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-03-19)
备注: Project page: https://sites.google.com/view/minedreamer/main
💡 一句话要点
提出MineDreamer以解决指令理解与执行问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 指令理解 链式想象 多模态学习 Minecraft模拟器 智能代理 自然语言处理 控制信号生成
📋 核心要点
- 现有方法在理解抽象和顺序自然语言指令方面存在困难，导致指令遵循不稳定。
- MineDreamer通过链式想象机制，将执行指令的过程逐步设想并生成精确的视觉提示，从而提升指令遵循能力。
- 实验结果显示，MineDreamer在单步和多步指令遵循上显著超越了最佳通用代理基线，性能几乎翻倍。
📝 摘要（中文）
设计一个能够以人类方式遵循多样指令的通用体代理一直是一个长期目标。然而，现有方法往往因理解抽象和顺序自然语言指令的困难而无法稳定地遵循指令。为此，我们引入了MineDreamer，这是一个基于Minecraft模拟器的开放式体代理，采用创新的范式增强低级控制信号生成中的指令遵循能力。MineDreamer基于多模态大型语言模型和扩散模型的最新进展，采用链式想象机制来设想执行指令的逐步过程，并将想象转化为更精确的视觉提示，随后生成键盘和鼠标动作以有效实现这些想象，稳定地遵循每一步指令。大量实验表明，MineDreamer能够稳定地遵循单步和多步指令，显著超越最佳通用代理基线，几乎将其性能翻倍。此外，对代理想象能力的定性分析揭示了其对开放世界的泛化和理解能力。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有体代理在理解和执行复杂自然语言指令时的不足，尤其是在抽象和顺序指令的稳定遵循方面。现有方法往往无法有效处理这些挑战，导致执行效果不佳。
核心思路：论文提出的核心思路是利用链式想象机制（CoI），通过设想执行指令的逐步过程，将想象转化为具体的视觉提示，从而生成更为精准的控制信号。这种设计旨在提高代理对指令的理解和执行能力。
技术框架：MineDreamer的整体架构包括多个模块：首先是多模态大型语言模型（MLLMs）用于理解指令，其次是扩散模型用于生成视觉提示，最后是控制模块将视觉提示转化为键盘和鼠标动作。整个流程是一个循环迭代的过程，确保每一步都能稳定执行。
关键创新：MineDreamer的关键创新在于链式想象机制的引入，使得代理能够在执行指令时进行逐步的想象和调整。这与现有方法的本质区别在于，后者往往缺乏这种动态的、逐步的思维过程。
关键设计：在技术细节上，MineDreamer采用了特定的损失函数来优化指令理解与执行的准确性，同时在网络结构上结合了多模态输入，以增强对复杂指令的处理能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MineDreamer在实验中表现出色，能够稳定地遵循单步和多步指令，显著超越最佳通用代理基线，性能几乎翻倍。这一结果表明其在指令理解和执行方面的显著进步，展示了其强大的想象能力和开放世界的适应性。
🎯 应用场景
MineDreamer的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在游戏、机器人控制和人机交互等领域。通过提升代理对自然语言指令的理解能力，该技术可以用于开发更智能的虚拟助手、自动化控制系统以及增强现实应用，未来可能会对智能代理的普及和应用产生深远影响。
📄 摘要（原文）
It is a long-lasting goal to design a generalist-embodied agent that can follow diverse instructions in human-like ways. However, existing approaches often fail to steadily follow instructions due to difficulties in understanding abstract and sequential natural language instructions. To this end, we introduce MineDreamer, an open-ended embodied agent built upon the challenging Minecraft simulator with an innovative paradigm that enhances instruction-following ability in low-level control signal generation. Specifically, MineDreamer is developed on top of recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) and diffusion models, and we employ a Chain-of-Imagination (CoI) mechanism to envision the step-by-step process of executing instructions and translating imaginations into more precise visual prompts tailored to the current state; subsequently, the agent generates keyboard-and-mouse actions to efficiently achieve these imaginations, steadily following the instructions at each step. Extensive experiments demonstrate that MineDreamer follows single and multi-step instructions steadily, significantly outperforming the best generalist agent baseline and nearly doubling its performance. Moreover, qualitative analysis of the agent's imaginative ability reveals its generalization and comprehension of the open world.