TeViR: Text-to-Video Reward with Diffusion Models for Efficient Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.19769v2 📥 PDF

作者: Yuhui Chen, Haoran Li, Zhennan Jiang, Haowei Wen, Dongbin Zhao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-06-24)

💡 一句话要点

提出TeViR以解决稀疏奖励在强化学习中的低效率问题

🎯 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)

关键词: 强化学习 奖励工程 文本到视频 稀疏奖励 机器人操作 深度学习 样本效率

📋 核心要点

  1. 现有的奖励工程方法在样本效率上存在不足，尤其是在复杂的机器人操作任务中，稀疏奖励限制了学习效果。
  2. TeViR通过利用预训练的文本到视频扩散模型，生成密集奖励，从而提高了强化学习的样本效率。
  3. 实验结果显示，TeViR在11个复杂任务中表现优于传统稀疏奖励方法，且无需真实环境奖励，提升了学习性能。

📝 摘要（中文）

在强化学习（RL）中，开发可扩展且具有普适性的奖励工程至关重要，尤其是在复杂的机器人操作领域。尽管近期基于视觉-语言模型（VLMs）的奖励工程取得了一定进展，但其稀疏奖励特性显著限制了样本效率。本文提出了一种新方法TeViR，利用预训练的文本到视频扩散模型，通过将预测的图像序列与当前观察进行比较，生成密集奖励。实验结果表明，TeViR在11个复杂的机器人任务中超越了传统稀疏奖励方法及其他最先进（SOTA）方法，在没有真实环境奖励的情况下，实现了更好的样本效率和性能。TeViR在复杂环境中有效引导代理的能力，展示了其在机器人操作中的潜在应用前景。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中稀疏奖励导致的样本效率低下问题。现有方法在复杂机器人操作任务中难以有效引导学习过程。

核心思路：TeViR的核心思路是利用预训练的文本到视频扩散模型生成密集奖励，通过对比预测的图像序列与当前观察，提供更丰富的反馈信息。

技术框架：TeViR的整体架构包括三个主要模块：文本输入处理、视频序列生成和奖励计算。首先，将文本描述转化为视频序列，然后与当前观察进行比较，最后生成密集奖励。

关键创新：TeViR的主要创新在于将文本到视频的生成能力与强化学习相结合，克服了传统稀疏奖励方法的局限性，实现了更高效的学习过程。

关键设计：在设计中，TeViR采用了特定的损失函数来优化奖励生成过程，并利用深度学习网络结构来增强模型的表达能力。

📊 实验亮点

在实验中，TeViR在11个复杂的机器人任务中表现优异，超越了传统稀疏奖励方法和其他最先进的技术，提升幅度显著，展示了其在样本效率和学习性能上的优势。

🎯 应用场景

TeViR的研究成果在机器人操作、自动化控制和智能代理等领域具有广泛的应用潜力。通过提供更高效的奖励机制，TeViR能够帮助代理在复杂环境中更快速地学习和适应，推动智能系统的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Developing scalable and generalizable reward engineering for reinforcement learning (RL) is crucial for creating general-purpose agents, especially in the challenging domain of robotic manipulation. While recent advances in reward engineering with Vision-Language Models (VLMs) have shown promise, their sparse reward nature significantly limits sample efficiency. This paper introduces TeViR, a novel method that leverages a pre-trained text-to-video diffusion model to generate dense rewards by comparing the predicted image sequence with current observations. Experimental results across 11 complex robotic tasks demonstrate that TeViR outperforms traditional methods leveraging sparse rewards and other state-of-the-art (SOTA) methods, achieving better sample efficiency and performance without ground truth environmental rewards. TeViR's ability to efficiently guide agents in complex environments highlights its potential to advance reinforcement learning applications in robotic manipulation.