AMPLIFY: Actionless Motion Priors for Robot Learning from Videos

📄 arXiv: 2506.14198v1 📥 PDF

作者: Jeremy A. Collins, Loránd Cheng, Kunal Aneja, Albert Wilcox, Benjamin Joffe, Animesh Garg

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-06-17

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出AMPLIFY框架以解决机器人学习中的数据稀缺问题

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

关键词: 机器人学习 无动作视频 动态模型 运动预测 策略学习 视频理解 数据稀缺 模块化设计

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法依赖于稀缺的标注动作数据，导致泛化能力不足。
  2. AMPLIFY框架通过从无动作视频中提取运动标记，解耦视觉运动预测与动作推断。
  3. 实验结果显示，所学动态模型在低数据环境下提升1.2-2.2倍，且在视频预测质量上表现优异。

📝 摘要（中文）

机器人领域中，标注动作的数据稀缺且成本高昂，限制了学习策略的泛化能力。相比之下，大量无动作的视频数据易于获取，但将这些观察转化为有效策略仍然具有挑战性。本文提出AMPLIFY，一个新颖的框架，通过将视觉动态编码为从关键点轨迹中提取的紧凑离散运动标记，利用大规模视频数据。该模块化方法将视觉运动预测与动作推断分离，使得学习任务定义的运动与机器人如何执行这些运动的挑战得以解耦。通过在丰富的无动作视频上训练前向动态模型，并在有限的标注动作示例上训练逆向动态模型，实现了独立扩展。实验结果表明，所学动态模型准确性显著提升，且在下游策略学习中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人学习中标注动作数据稀缺的问题。现有方法依赖于昂贵的标注数据，限制了模型的泛化能力和应用范围。

核心思路：论文提出AMPLIFY框架，通过从无动作视频中提取运动动态，利用离散运动标记来进行学习。这种设计使得视觉运动预测与动作推断得以分离，从而简化了学习过程。

技术框架：AMPLIFY框架包括两个主要模块：前向动态模型和逆向动态模型。前者在大量无动作视频上训练，后者则在有限的标注数据上进行训练。这样的设计允许模型在不同数据集上独立扩展。

关键创新：最重要的创新在于将视觉动态编码为离散运动标记，并通过模块化设计解耦了运动预测与动作推断。这一方法显著提高了模型的学习效率和泛化能力。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来优化动态预测的准确性，并设计了适应性强的网络结构，以处理不同来源的数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，AMPLIFY在动态预测方面的均方误差（MSE）比现有方法提高了3.7倍，像素预测准确性提升超过2.5倍。在低数据环境下，策略学习的性能提升了1.2-2.2倍，且首次实现了在无标注动作数据下对LIBERO任务的泛化。

🎯 应用场景

AMPLIFY框架具有广泛的应用潜力，特别是在机器人控制、视频理解和自动化任务中。通过有效利用无动作视频数据，该方法能够降低数据标注成本，并提升机器人在复杂环境中的适应能力。未来，该框架可能推动更多领域的智能系统发展，尤其是在需要快速学习和适应的场景中。

📄 摘要（原文）

Action-labeled data for robotics is scarce and expensive, limiting the generalization of learned policies. In contrast, vast amounts of action-free video data are readily available, but translating these observations into effective policies remains a challenge. We introduce AMPLIFY, a novel framework that leverages large-scale video data by encoding visual dynamics into compact, discrete motion tokens derived from keypoint trajectories. Our modular approach separates visual motion prediction from action inference, decoupling the challenges of learning what motion defines a task from how robots can perform it. We train a forward dynamics model on abundant action-free videos and an inverse dynamics model on a limited set of action-labeled examples, allowing for independent scaling. Extensive evaluations demonstrate that the learned dynamics are both accurate, achieving up to 3.7x better MSE and over 2.5x better pixel prediction accuracy compared to prior approaches, and broadly useful. In downstream policy learning, our dynamics predictions enable a 1.2-2.2x improvement in low-data regimes, a 1.4x average improvement by learning from action-free human videos, and the first generalization to LIBERO tasks from zero in-distribution action data. Beyond robotic control, we find the dynamics learned by AMPLIFY to be a versatile latent world model, enhancing video prediction quality. Our results present a novel paradigm leveraging heterogeneous data sources to build efficient, generalizable world models. More information can be found at https://amplify-robotics.github.io/.