Interleave-VLA: Enhancing Robot Manipulation with Interleaved Image-Text Instructions
作者: Cunxin Fan, Xiaosong Jia, Yihang Sun, Yixiao Wang, Jianglan Wei, Ziyang Gong, Xiangyu Zhao, Masayoshi Tomizuka, Xue Yang, Junchi Yan, Mingyu Ding
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-04 (更新: 2025-10-08)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Interleave-VLA以解决机器人操作中的指令理解问题
🎯 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 多模态学习 视觉-语言-动作 零-shot泛化 人机交互
📋 核心要点
- 现有方法主要依赖文本指令，难以在未见场景中实现良好的泛化能力。
- Interleave-VLA通过交错的图像-文本输入，增强了机器人对指令的理解能力，提升了人机交互的灵活性。
- 实验结果表明，Interleave-VLA在未见物体的泛化能力上提高了2倍，并支持多样化的零-shot任务接口。
📝 摘要（中文）
基础模型的兴起为物理世界中的通用机器人策略铺平了道路。现有依赖文本指令的方法在处理未见场景时常常表现不佳。我们认为交错的图像-文本输入提供了更丰富且更少偏见的上下文，使机器人能够更好地处理未见任务并实现更灵活的人机交互。基于此，Interleave-VLA被提出，作为首个能够理解交错图像-文本指令并直接生成物理世界中连续动作序列的机器人学习范式。该方法在保持最小修改的同时，扩展了最先进的视觉-语言-动作（VLA）模型，实现了强大的零-shot泛化能力。Interleave-VLA还包括一个自动化管道，将Open X-Embodiment中的文本指令转换为交错的图像-文本指令，从而生成一个包含210k集的规模庞大的真实世界交错体数据集。综合的模拟和现实世界评估表明，Interleave-VLA在未见物体的领域外泛化能力上提高了2倍，并支持灵活的任务接口和多样化的指令。
🔬 方法详解
问题定义：现有的机器人操作方法多依赖文本指令，导致在处理未见场景时泛化能力不足，限制了机器人在复杂环境中的应用。
核心思路：本研究提出Interleave-VLA，通过交错的图像-文本输入，提供更丰富的上下文信息，从而增强机器人对指令的理解能力，提升其在未见任务中的表现。
技术框架：Interleave-VLA的整体架构包括指令解析模块、动作生成模块和反馈调整模块。指令解析模块负责将交错的图像-文本输入转化为可理解的指令，动作生成模块则根据解析结果生成连续的动作序列，反馈调整模块用于根据执行结果优化指令理解。
关键创新：Interleave-VLA的主要创新在于其能够处理交错的图像-文本输入，并实现强大的零-shot泛化能力，这与传统的仅依赖文本的指令理解方法有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用了多模态融合技术，结合了来自互联网的异构数据集，以增强模型的泛化能力。此外，损失函数的设计也考虑了多模态输入的特性，以提高模型的学习效率。
📊 实验亮点
在实验中，Interleave-VLA在未见物体的领域外泛化能力上提高了2倍，相较于仅使用文本输入的基线方法，显示出显著的性能提升。此外，该方法支持灵活的任务接口，能够处理多样化的指令，如手绘草图，展现出强大的零-shot能力。
🎯 应用场景
Interleave-VLA的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能家居、工业自动化和服务机器人等。通过提升机器人对复杂指令的理解能力，该技术能够实现更高效的人机协作，推动智能机器人在实际场景中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
The rise of foundation models paves the way for generalist robot policies in the physical world. Existing methods relying on text-only instructions often struggle to generalize to unseen scenarios. We argue that interleaved image-text inputs offer richer and less biased context and enable robots to better handle unseen tasks with more versatile human-robot interaction. Building on this insight, Interleave-VLA, the first robot learning paradigm capable of comprehending interleaved image-text instructions and directly generating continuous action sequences in the physical world, is introduced. It offers a natural, flexible, and model-agnostic paradigm that extends state-of-the-art vision-language-action (VLA) models with minimal modifications while achieving strong zero-shot generalization. Interleave-VLA also includes an automatic pipeline that converts text instructions from Open X-Embodiment into interleaved image-text instructions, resulting in a large-scale real-world interleaved embodied dataset with 210k episodes. Comprehensive evaluation in simulation and the real world shows that Interleave-VLA offers two major benefits: (1) improves out-of-domain generalization to unseen objects by 2x compared to text input baselines, (2) supports flexible task interfaces and diverse instructions in a zero-shot manner, such as hand-drawn sketches. We attribute Interleave-VLA's strong zero-shot capability to the use of instruction images, which effectively mitigate hallucinations, and the inclusion of heterogeneous multimodal datasets, enriched with Internet-sourced images, offering potential for scalability. More information is available at https://interleave-vla.github.io/Interleave-VLA-Anonymous/