Unleashing Large-Scale Video Generative Pre-training for Visual Robot Manipulation

📄 arXiv: 2312.13139v2 📥 PDF

作者: Hongtao Wu, Ya Jing, Chilam Cheang, Guangzeng Chen, Jiafeng Xu, Xinghang Li, Minghuan Liu, Hang Li, Tao Kong

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2023-12-20 (更新: 2023-12-21)

备注: Project page: https://GR1-Manipulation.github.io

💡 一句话要点

提出GR-1：基于大规模视频生成预训练的视觉机器人操作模型

🎯 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: 机器人操作 视觉预训练 GPT模型 Transformer 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法在泛化性和效率方面存在挑战，难以适应复杂多变的环境和任务。
  2. GR-1通过GPT风格的Transformer架构，结合大规模视频生成预训练，学习通用的视觉和动作表示。
  3. 实验表明，GR-1在CALVIN基准测试和真实机器人实验中均取得了显著的性能提升，尤其是在零样本泛化方面。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GR-1的GPT风格模型，用于多任务语言条件下的视觉机器人操作，通过大规模视频生成预训练显著提升性能。GR-1以语言指令、观测图像序列和机器人状态序列作为输入，端到端地预测机器人动作和未来图像。该模型设计灵活，可以在大规模视频数据集上预训练后，无缝地在机器人数据上进行微调。在CALVIN基准测试和真实机器人实验中，GR-1均优于现有方法。在CALVIN基准测试中，成功率从88.9%提高到94.9%，在零样本未见场景泛化中，成功率从53.3%提高到85.4%。实验结果表明，结合大规模视频生成预训练的统一GPT风格Transformer在多任务视觉机器人操作中具有卓越的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法通常依赖于特定任务的数据训练，泛化能力有限，难以适应新的环境和任务。此外，从零开始训练机器人模型需要大量的机器人交互数据，成本高昂。因此，如何利用大规模的非机器人数据来提升机器人操作模型的泛化性和效率是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大规模的视频数据进行预训练，学习通用的视觉和动作表示，然后将预训练的模型迁移到机器人操作任务中。通过这种方式，可以有效地利用非机器人数据来提升机器人操作模型的性能和泛化能力。GR-1采用GPT风格的Transformer架构，能够同时预测机器人动作和未来图像，从而学习到更丰富的视觉和动作之间的关系。

技术框架：GR-1的整体架构是一个GPT风格的Transformer模型，它接收语言指令、观测图像序列和机器人状态序列作为输入，然后预测机器人动作和未来图像。该模型包含一个视觉编码器，用于将图像转换为视觉特征向量；一个状态编码器，用于将机器人状态转换为状态特征向量；以及一个Transformer解码器，用于根据语言指令、视觉特征向量和状态特征向量来预测机器人动作和未来图像。

关键创新：GR-1的关键创新在于将大规模视频生成预训练与GPT风格的Transformer架构相结合，用于视觉机器人操作。这种方法能够有效地利用非机器人数据来提升机器人操作模型的泛化性和效率。此外，GR-1采用端到端的训练方式，能够同时预测机器人动作和未来图像，从而学习到更丰富的视觉和动作之间的关系。

关键设计：GR-1的关键设计包括：1) 使用Transformer作为核心架构，能够有效地处理序列数据；2) 采用大规模视频数据进行预训练，学习通用的视觉和动作表示；3) 使用语言指令作为条件，控制机器人的行为；4) 采用端到端的训练方式，同时预测机器人动作和未来图像。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

GR-1在CALVIN基准测试中取得了显著的性能提升，成功率从88.9%提高到94.9%。在零样本未见场景泛化中，GR-1的成功率从53.3%提高到85.4%。真实机器人实验也表明，GR-1优于现有方法，并展现出强大的泛化能力，能够适应未见场景和物体。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人操作的场景，例如智能制造、家庭服务、医疗辅助等。通过预训练模型，可以降低机器人部署的成本，提高机器人的适应性和智能化水平。未来，该方法有望推动机器人技术在更广泛领域的应用，实现更智能、更高效的自动化。

📄 摘要（原文）

Generative pre-trained models have demonstrated remarkable effectiveness in language and vision domains by learning useful representations. In this paper, we extend the scope of this effectiveness by showing that visual robot manipulation can significantly benefit from large-scale video generative pre-training. We introduce GR-1, a straightforward GPT-style model designed for multi-task language-conditioned visual robot manipulation. GR-1 takes as inputs a language instruction, a sequence of observation images, and a sequence of robot states. It predicts robot actions as well as future images in an end-to-end manner. Thanks to a flexible design, GR-1 can be seamlessly finetuned on robot data after pre-trained on a large-scale video dataset. We perform extensive experiments on the challenging CALVIN benchmark and a real robot. On CALVIN benchmark, our method outperforms state-of-the-art baseline methods and improves the success rate from 88.9% to 94.9%. In the setting of zero-shot unseen scene generalization, GR-1 improves the success rate from 53.3% to 85.4%. In real robot experiments, GR-1 also outperforms baseline methods and shows strong potentials in generalization to unseen scenes and objects. We provide inaugural evidence that a unified GPT-style transformer, augmented with large-scale video generative pre-training, exhibits remarkable generalization to multi-task visual robot manipulation. Project page: https://GR1-Manipulation.github.io