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WorldVLA : Vers un modèle mondial d'action autorégressive
Created by
Haebom
Auteur
Jun Cen, Chaohui Yu, Hangjie Yuan, Yuming Jiang, Siteng Huang, Jiayan Guo, Xin Li, Yibing Song, Hao Luo, Fan Wang, Deli Zhao, Hao Chen
Contour
WorldVLA est un modèle d'action autorégressif intégrant la compréhension et la génération d'images et d'actions. Il intègre le modèle Vision-Langage-Action (VLA) et le modèle d'action dans un cadre unique pour prédire les images futures grâce à la compréhension des images et des actions, et améliorer la génération d'actions en apprenant les lois physiques sous-jacentes de l'environnement. Le modèle d'action, qui génère les actions suivantes à partir d'observations d'images, facilite la compréhension visuelle et la génération visuelle du modèle d'action. WorldVLA surpasse les modèles d'action et d'action indépendants, démontrant l'effet de renforcement mutuel entre le modèle d'action et le modèle d'action. Cependant, lors de la génération autorégressive de séquences d'actions, les performances du modèle d'action se dégradent, car sa capacité de généralisation pour la prédiction des actions est limitée et les erreurs des premières actions se propagent aux actions suivantes. Pour résoudre ce problème, nous proposons une stratégie de masquage d'attention qui masque sélectivement les actions précédentes lors de la génération de l'action en cours, ce qui améliore significativement les performances de la tâche de génération de fragments d'actions.
Takeaways, Limitations
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Takeaways : Amélioration des performances de compréhension et de génération d'actions et d'images grâce à l'intégration du modèle VLA et du modèle mondial. Démonstration de l'effet de renforcement mutuel entre le modèle d'action et le modèle mondial. Résolution du problème de propagation d'erreurs dans la génération d'actions autorégressives grâce à la stratégie du masque d'attention.
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Limitations: Le problème de dégradation des performances du modèle de comportement lors de la génération d'actions autorégressives se produit. La capacité de généralisation du modèle pour la prédiction des actions est limitée.
