IA-VLA: Input Augmentation for Vision-Language-Action models in settings with semantically complex tasks

📄 arXiv: 2509.24768v1 📥 PDF

作者: Eric Hannus, Miika Malin, Tran Nguyen Le, Ville Kyrki

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

备注: Under review for ICRA 2026

💡 一句话要点

提出IA-VLA框架，利用大型视觉语言模型增强VLA在语义复杂任务中的表现

🎯 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: 视觉语言动作模型 机器人操作 语言理解 输入增强 语义复杂任务

📋 核心要点

  1. VLA模型在机器人操作中应用广泛，但受限于计算资源，其语言理解能力面临挑战，难以处理复杂指令。
  2. IA-VLA框架利用大型视觉语言模型预处理输入，生成更丰富的上下文信息，增强VLA对复杂语义的理解。
  3. 实验表明，IA-VLA在包含视觉重复对象的语义复杂任务中，显著提升了VLA的性能，尤其是在概念泛化方面。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉-语言-动作模型（VLA）已成为解决机器人操作问题的一种日益流行的方案。然而，此类模型需要以适合机器人控制的速率输出动作，这限制了它们所能依赖的语言模型的大小，并因此限制了它们的语言理解能力。操作任务可能需要复杂的语言指令，例如通过相对位置识别目标对象，以指定人类意图。因此，我们引入了IA-VLA，该框架利用大型视觉语言模型广泛的语言理解能力作为预处理阶段，以生成改进的上下文来增强VLA的输入。我们在一组语义复杂的任务上评估了该框架，这些任务在VLA文献中尚未得到充分探索，即涉及视觉重复项（即视觉上无法区分的对象）的任务。使用包含三种类型重复对象场景的数据集来比较基线VLA与两个增强变体。实验表明，VLA受益于增强方案，尤其是在面对需要VLA从演示中看到的概概念进行推断的语言指令时。代码、数据集和视频见https://sites.google.com/view/ia-vla。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言-动作模型（VLA）在处理需要复杂语言理解的任务时存在局限性，尤其是在需要根据相对位置识别对象或处理视觉上无法区分的重复对象时。由于VLA模型需要快速输出动作以进行机器人控制，因此其内部语言模型的规模受到限制，导致其语言理解能力不足。

核心思路：IA-VLA的核心思路是利用一个预训练的、具有强大语言理解能力的大型视觉语言模型（VLM）来增强VLA的输入。VLM作为预处理步骤，负责理解复杂的语言指令，并提取更丰富的上下文信息，然后将这些信息传递给VLA，从而减轻VLA的语言理解负担。这样，VLA可以专注于动作生成，而无需承担复杂的语言解析任务。

技术框架：IA-VLA框架包含两个主要阶段：1) 上下文增强阶段：使用大型VLM分析输入图像和语言指令，生成增强的上下文表示。这个过程可能涉及目标检测、关系推理等操作，以提取关键信息。2) 动作生成阶段：将增强的上下文表示与原始输入一起输入到VLA模型中，VLA模型根据这些信息生成相应的动作指令。VLA模型可以是任何现有的VLA架构，例如基于Transformer的模型。

关键创新：IA-VLA的关键创新在于将大型VLM作为VLA的预处理器，从而将语言理解和动作生成解耦。这使得VLA能够利用大型VLM强大的语言理解能力，而无需增加自身的模型复杂度。与直接训练大型VLA模型相比，IA-VLA更具效率和可扩展性。

关键设计：具体的VLM选择和上下文增强策略是关键设计因素。论文可能采用了特定的预训练VLM，并针对特定任务设计了上下文增强方法，例如使用VLM生成目标对象的描述或关系信息。损失函数的设计可能也需要考虑增强上下文的影响，以确保VLA能够有效地利用这些信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在包含视觉重复对象的语义复杂任务中，IA-VLA框架显著提升了VLA的性能。与基线VLA模型相比，IA-VLA在需要概念泛化的任务中表现出更强的鲁棒性。具体性能数据（例如成功率、动作准确率等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

IA-VLA框架可应用于各种需要复杂语言指令的机器人操作任务，例如在杂乱环境中拣选特定物品、根据用户指令组装家具等。该方法能够提升机器人在复杂场景下的任务完成能力，并降低对VLA模型自身语言理解能力的要求，从而简化模型设计和训练过程。未来，该框架有望应用于更广泛的机器人应用领域，例如智能家居、工业自动化等。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action models (VLAs) have become an increasingly popular approach for addressing robot manipulation problems in recent years. However, such models need to output actions at a rate suitable for robot control, which limits the size of the language model they can be based on, and consequently, their language understanding capabilities. Manipulation tasks may require complex language instructions, such as identifying target objects by their relative positions, to specify human intention. Therefore, we introduce IA-VLA, a framework that utilizes the extensive language understanding of a large vision language model as a pre-processing stage to generate improved context to augment the input of a VLA. We evaluate the framework on a set of semantically complex tasks which have been underexplored in VLA literature, namely tasks involving visual duplicates, i.e., visually indistinguishable objects. A dataset of three types of scenes with duplicate objects is used to compare a baseline VLA against two augmented variants. The experiments show that the VLA benefits from the augmentation scheme, especially when faced with language instructions that require the VLA to extrapolate from concepts it has seen in the demonstrations. For the code, dataset, and videos, see https://sites.google.com/view/ia-vla.