Goal-Driven Reward by Video Diffusion Models for Reinforcement Learning
作者: Qi Wang, Mian Wu, Yuyang Zhang, Mingqi Yuan, Wenyao Zhang, Haoxiang You, Yunbo Wang, Xin Jin, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng
分类: cs.LG
发布日期: 2026-04-06
💡 一句话要点
提出基于视频扩散模型的奖励函数，用于解决强化学习中奖励函数设计难题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 奖励函数设计 视频扩散模型 目标驱动 Meta-World Distracting Control Suite
📋 核心要点
- 现有强化学习方法依赖人工设计的奖励函数，这既费时费力，又难以泛化到不同任务。
- 该论文利用预训练视频扩散模型，提取视频和帧级别的目标信息，作为强化学习的奖励信号。
- 实验表明，该方法在Meta-World和Distracting Control Suite等任务上表现出良好的性能。
📝 摘要（中文）
强化学习在诸多领域取得了显著成就，但通常依赖于精心设计的程序化奖励函数来引导智能体的行为。设计这样的奖励函数具有挑战性，并且可能无法很好地泛化到不同的任务中。为了解决这个限制，我们利用预训练视频扩散模型中包含的丰富世界知识，为强化学习智能体提供目标驱动的奖励信号，而无需专门设计奖励函数。我们的核心思想是利用大规模视频数据集上预训练的现成视频扩散模型，将其作为信息丰富的奖励函数，从视频级别和帧级别评估目标。对于视频级别的奖励，我们首先在特定领域的的数据集上微调预训练的视频扩散模型，然后使用其视频编码器来评估智能体轨迹的潜在表示与生成的视频目标之间的对齐程度。为了实现更细粒度的目标达成，我们使用CLIP识别生成视频中最相关的帧，从而获得帧级别的目标状态。然后，我们采用学习到的前向-后向表示，该表示将从给定状态-动作对访问目标状态的概率作为帧级别的奖励，从而促进更连贯和目标驱动的轨迹。在Meta-World和Distracting Control Suite上的实验证明了我们方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：强化学习算法的性能高度依赖于奖励函数的设计。然而，手动设计奖励函数既耗时又需要专业知识，并且难以泛化到不同的任务和环境中。现有的奖励函数设计方法往往是针对特定任务的，缺乏通用性。因此，如何自动生成有效的奖励函数，成为强化学习领域的一个重要挑战。
核心思路：该论文的核心思路是利用预训练的视频扩散模型来自动生成目标驱动的奖励函数。视频扩散模型在大规模视频数据上进行训练，学习了丰富的世界知识和视频生成能力。通过将目标视频输入到视频扩散模型中，可以提取出视频级别的目标表示和帧级别的目标状态，从而为强化学习智能体提供有效的奖励信号。这种方法避免了手动设计奖励函数的复杂性，并且具有更好的泛化能力。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 视频扩散模型微调：在特定领域的数据集上微调预训练的视频扩散模型，使其能够生成与该领域相关的视频。2) 视频级别奖励：使用微调后的视频扩散模型的视频编码器，提取智能体轨迹和目标视频的潜在表示，并计算它们之间的相似度，作为视频级别的奖励。3) 帧级别奖励：使用CLIP模型从目标视频中识别出最相关的帧，作为目标状态。然后，学习一个前向-后向表示，该表示将从给定状态-动作对访问目标状态的概率作为帧级别的奖励。4) 强化学习训练：使用视频级别和帧级别的奖励信号，训练强化学习智能体，使其能够生成目标驱动的轨迹。
关键创新：该论文的关键创新在于利用预训练的视频扩散模型来自动生成目标驱动的奖励函数。与现有的奖励函数设计方法相比，该方法具有以下优势：1) 无需手动设计奖励函数，降低了开发成本。2) 利用了大规模视频数据中包含的丰富世界知识，提高了奖励函数的泛化能力。3) 通过视频级别和帧级别的奖励信号，实现了更细粒度的目标达成。
关键设计：1) 视频扩散模型：使用预训练的Imagen Video作为基础模型，并在特定领域的数据集上进行微调。2) 视频级别奖励：使用余弦相似度来计算智能体轨迹和目标视频的潜在表示之间的相似度。3) 帧级别奖励：使用前向-后向表示来估计从给定状态-动作对访问目标状态的概率。前向-后向表示通过学习一个状态转移模型来估计。4) 强化学习算法：可以使用任何基于奖励的强化学习算法，例如PPO或SAC。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在Meta-World和Distracting Control Suite等任务上的实验结果表明，该方法能够有效地生成目标驱动的奖励函数，并显著提高强化学习智能体的性能。与传统的基于人工设计的奖励函数的方法相比，该方法在多个指标上取得了显著的提升，证明了其有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过利用视频扩散模型自动生成奖励函数，可以降低强化学习算法的应用门槛，并提高其在复杂环境中的性能。未来，该方法有望扩展到更广泛的任务和领域，例如视频编辑、内容生成等。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning (RL) has achieved remarkable success in various domains, yet it often relies on carefully designed programmatic reward functions to guide agent behavior. Designing such reward functions can be challenging and may not generalize well across different tasks. To address this limitation, we leverage the rich world knowledge contained in pretrained video diffusion models to provide goal-driven reward signals for RL agents without ad-hoc design of reward. Our key idea is to exploit off-the-shelf video diffusion models pretrained on large-scale video datasets as informative reward functions in terms of video-level and frame-level goals. For video-level rewards, we first finetune a pretrained video diffusion model on domain-specific datasets and then employ its video encoder to evaluate the alignment between the latent representations of agent's trajectories and the generated goal videos. To enable more fine-grained goal-achievement, we derive a frame-level goal by identifying the most relevant frame from the generated video using CLIP, which serves as the goal state. We then employ a learned forward-backward representation that represents the probability of visiting the goal state from a given state-action pair as frame-level reward, promoting more coherent and goal-driven trajectories. Experiments on Meta-World and Distracting Control Suite demonstrate the effectiveness of our approach.