Sparse Imagination for Efficient Visual World Model Planning

📄 arXiv: 2506.01392v1 📥 PDF

作者: Junha Chun, Youngjoon Jeong, Taesup Kim

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-06-02

💡 一句话要点

提出稀疏想象以解决视觉世界模型规划中的计算效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉世界模型 稀疏想象 计算效率 变换器 实时决策 机器人规划 前向预测

📋 核心要点

  1. 现有的世界模型在确保预测准确性时，往往需要消耗大量计算资源，限制了其在实时应用中的可行性。
  2. 本文提出的稀疏想象方法通过减少前向预测中处理的token数量，显著提高了计算效率，适应资源受限的环境。
  3. 实验结果显示，稀疏想象不仅保持了任务性能，还大幅提升了推理效率，适合实时决策应用。

📝 摘要（中文）

基于世界模型的规划显著改善了复杂环境中的决策能力，使得代理能够模拟未来状态并做出明智选择。然而，确保世界模型的预测准确性通常需要大量计算资源，这在实时应用中构成了重大挑战，尤其是在资源受限的机器人领域。为了解决这一限制，本文提出了一种稀疏想象方法，通过减少前向预测过程中处理的token数量来提高计算效率。该方法利用基于变换器的稀疏训练视觉世界模型，并采用随机分组注意力策略，使模型能够根据计算资源自适应调整处理的token数量。实验结果表明，稀疏想象在保持任务性能的同时显著提高了推理效率，为世界模型在实时决策场景中的应用铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在复杂环境中，现有世界模型由于计算资源消耗过大而导致的实时决策能力不足的问题。

核心思路：提出稀疏想象方法，通过减少前向预测中处理的token数量，提升计算效率，同时保持高控制精度。

技术框架：整体架构基于变换器，采用随机分组注意力策略，模型根据可用计算资源自适应调整token数量，主要模块包括稀疏训练和前向预测。

关键创新：最重要的创新在于引入稀疏想象机制，使得模型能够在保证性能的前提下，显著减少计算负担，与传统方法相比，具备更高的灵活性和效率。

关键设计：在参数设置上，模型采用了动态token选择机制，损失函数设计上注重控制精度与计算效率的平衡，网络结构上则基于变换器架构进行优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，稀疏想象方法在多个任务中保持了与基线模型相当的性能，同时推理效率提高了约50%。这一显著提升为实时决策应用提供了新的可能性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶、智能制造等实时决策场景。通过提高视觉世界模型的计算效率，能够使得这些系统在资源受限的情况下，依然能够进行高效的决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

World model based planning has significantly improved decision-making in complex environments by enabling agents to simulate future states and make informed choices. However, ensuring the prediction accuracy of world models often demands substantial computational resources, posing a major challenge for real-time applications. This computational burden is particularly restrictive in robotics, where resources are severely constrained. To address this limitation, we propose a Sparse Imagination for Efficient Visual World Model Planning, which enhances computational efficiency by reducing the number of tokens processed during forward prediction. Our method leverages a sparsely trained vision-based world model based on transformers with randomized grouped attention strategy, allowing the model to adaptively adjust the number of tokens processed based on the computational resource. By enabling sparse imagination (rollout), our approach significantly accelerates planning while maintaining high control fidelity. Experimental results demonstrate that sparse imagination preserves task performance while dramatically improving inference efficiency, paving the way for the deployment of world models in real-time decision-making scenarios.