Behavior Generation with Latent Actions
作者: Seungjae Lee, Yibin Wang, Haritheja Etukuru, H. Jin Kim, Nur Muhammad Mahi Shafiullah, Lerrel Pinto
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-03-05 (更新: 2024-06-28)
备注: Github repo: https://github.com/jayLEE0301/vq_bet_official
期刊: PMLR 235:26991-27008, 2024
💡 一句话要点
提出VQ-BeT以解决复杂行为生成中的多模态预测问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 行为生成 多模态预测 向量量化 自动驾驶 机器人技术 生成模型 决策制定
📋 核心要点
- 现有的行为生成模型在处理高维动作空间和长序列时存在扩展性不足和梯度信息缺失的问题。
- VQ-BeT通过分层向量量化模块对连续动作进行标记，从而增强了多模态动作预测和条件生成的能力。
- 在七个不同的环境中，VQ-BeT的性能超越了BeT和扩散策略，推理速度提升了5倍。
📝 摘要（中文）
复杂行为的生成建模一直是决策制定中的一个长期问题。与语言或图像生成不同，决策制定需要对动作进行建模，这些动作是多模态分布的连续值向量，可能来自未整理的源，并且生成错误可能在序列预测中累积。现有的行为变换器（BeT）通过使用k均值聚类离散化动作，但在高维动作空间或长序列中扩展性不足，且缺乏梯度信息，导致长程动作建模的困难。本文提出了向量量化行为变换器（VQ-BeT），通过分层向量量化模块对连续动作进行标记，增强了BeT的能力，能够处理多模态动作预测、条件生成和部分观测。在七个环境中，VQ-BeT在模拟操作、自动驾驶和机器人等领域超越了现有的最先进模型，如BeT和扩散策略，并在捕捉行为模式的能力上有所提升，同时推理速度比扩散策略快5倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决复杂行为生成中的多模态动作预测问题。现有方法如BeT在处理高维动作空间和长序列时面临扩展性不足和缺乏梯度信息的挑战。
核心思路：VQ-BeT通过引入分层向量量化模块，将连续动作进行标记，从而有效捕捉多模态分布，提升生成的准确性和效率。
技术框架：VQ-BeT的整体架构包括数据预处理、分层向量量化、行为生成和后处理模块。首先对输入的连续动作进行分层量化，然后通过变换器模型进行行为生成，最后进行后处理以优化输出。
关键创新：VQ-BeT的主要创新在于使用分层向量量化来替代传统的k均值聚类，显著提高了对高维动作空间的处理能力，并保留了梯度信息，改善了长程动作的建模。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化生成质量，同时在网络结构中引入了多层次的量化机制，以增强模型对复杂行为模式的捕捉能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
VQ-BeT在七个环境中的实验结果显示，其在捕捉行为模式的能力上显著优于BeT和扩散策略，推理速度提升了5倍，展示了其在复杂行为生成中的强大性能和实用性。
🎯 应用场景
VQ-BeT在多个领域具有广泛的应用潜力，包括机器人操作、自动驾驶和人机交互等。其高效的行为生成能力可以用于实时决策系统，提升自动化程度和智能化水平，未来可能在智能交通、智能制造等领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Generative modeling of complex behaviors from labeled datasets has been a longstanding problem in decision making. Unlike language or image generation, decision making requires modeling actions - continuous-valued vectors that are multimodal in their distribution, potentially drawn from uncurated sources, where generation errors can compound in sequential prediction. A recent class of models called Behavior Transformers (BeT) addresses this by discretizing actions using k-means clustering to capture different modes. However, k-means struggles to scale for high-dimensional action spaces or long sequences, and lacks gradient information, and thus BeT suffers in modeling long-range actions. In this work, we present Vector-Quantized Behavior Transformer (VQ-BeT), a versatile model for behavior generation that handles multimodal action prediction, conditional generation, and partial observations. VQ-BeT augments BeT by tokenizing continuous actions with a hierarchical vector quantization module. Across seven environments including simulated manipulation, autonomous driving, and robotics, VQ-BeT improves on state-of-the-art models such as BeT and Diffusion Policies. Importantly, we demonstrate VQ-BeT's improved ability to capture behavior modes while accelerating inference speed 5x over Diffusion Policies. Videos and code can be found https://sjlee.cc/vq-bet