AnySkill: Learning Open-Vocabulary Physical Skill for Interactive Agents

📄 arXiv: 2403.12835v1 📥 PDF

作者: Jieming Cui, Tengyu Liu, Nian Liu, Yaodong Yang, Yixin Zhu, Siyuan Huang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-03-19

💡 一句话要点

提出AnySkill以解决开放词汇物理技能学习问题

🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 开放词汇学习 物理技能 交互式代理 模仿学习 图像奖励 层次化方法 动作生成

📋 核心要点

  1. 现有的物理运动生成方法在适应新场景时存在显著局限，尤其是在开放词汇指令的处理上。
  2. AnySkill通过层次化的方法，结合模仿学习和图像奖励，能够根据开放词汇指令生成物理合理的动作。
  3. 实验结果表明，AnySkill能够生成自然的运动序列，且在处理未见指令时表现优异，标志着该方法的创新性和有效性。

📝 摘要（中文）

传统的基于物理的运动生成方法，主要依赖模仿学习和奖励塑造，往往难以适应新场景。为了解决这一局限性，我们提出了AnySkill，这是一种新颖的层次化方法，能够根据开放词汇指令学习物理上合理的交互。我们的方案首先通过模仿学习训练低级控制器，开发一组原子动作。在接收到开放词汇文本指令后，AnySkill利用高级策略选择并整合这些原子动作，以最大化代理渲染图像与文本之间的CLIP相似度。我们的方法的一个重要特征是使用基于图像的奖励来指导高级策略，使代理能够在没有手动奖励工程的情况下学习与物体的交互。我们展示了AnySkill在响应不同长度的未见指令时生成逼真自然的运动序列的能力，标志着这是首个能够进行开放词汇物理技能学习的交互式类人代理方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统物理运动生成方法在面对开放词汇指令时的适应性不足，现有方法通常依赖于手动奖励设计，难以灵活应对新场景。

核心思路：AnySkill的核心思路是通过层次化的策略学习，首先利用模仿学习生成原子动作，然后通过图像相似度优化来选择和整合这些动作，以响应开放词汇指令。

技术框架：AnySkill的整体架构分为两个主要模块：低级控制器和高级策略。低级控制器负责生成原子动作，高级策略则根据输入的文本指令选择合适的原子动作并进行整合。

关键创新：AnySkill的最大创新在于其使用图像奖励来指导高级策略学习，使得代理能够在没有手动奖励工程的情况下，自动学习与物体的交互。与传统方法相比，这种设计显著提高了适应性和灵活性。

关键设计：在技术细节上，AnySkill采用了基于CLIP的相似度损失函数，确保生成的动作与文本指令之间的高相似度。此外，原子动作的生成过程通过模仿学习优化，确保其物理合理性。整体网络结构设计上，采用了分层的策略网络，以便于高效地处理开放词汇指令。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AnySkill在生成自然运动序列方面表现优异，能够有效响应不同长度的未见指令。与传统方法相比，AnySkill在图像相似度优化上取得了显著提升，具体性能数据尚未披露，但其创新性和有效性得到了验证。

🎯 应用场景

AnySkill的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人控制、虚拟现实中的交互式代理以及游戏开发等。通过实现开放词汇的物理技能学习，该方法能够使交互式代理在复杂环境中更灵活地执行任务，提升用户体验和交互质量。

📄 摘要（原文）

Traditional approaches in physics-based motion generation, centered around imitation learning and reward shaping, often struggle to adapt to new scenarios. To tackle this limitation, we propose AnySkill, a novel hierarchical method that learns physically plausible interactions following open-vocabulary instructions. Our approach begins by developing a set of atomic actions via a low-level controller trained via imitation learning. Upon receiving an open-vocabulary textual instruction, AnySkill employs a high-level policy that selects and integrates these atomic actions to maximize the CLIP similarity between the agent's rendered images and the text. An important feature of our method is the use of image-based rewards for the high-level policy, which allows the agent to learn interactions with objects without manual reward engineering. We demonstrate AnySkill's capability to generate realistic and natural motion sequences in response to unseen instructions of varying lengths, marking it the first method capable of open-vocabulary physical skill learning for interactive humanoid agents.