HMA

HMA – MIT聯合Meta等推出的機器人動作視頻動態建模方法

HMA是什么

HMA（Heterogeneous Masked Autoregression）是一種由麻省理工學院、Meta及伊利諾伊大學香檳分校共同開源的技術，旨在建模機器人動作視頻的動態表現。該方法依托于異構預訓練，利用來自不同機器人實體、領域和任務的觀測和動作序列，結合掩碼自回歸技術，以實現視頻預測。HMA提供了離散和連續兩種變體，適用于快速生成和高保真度生成，能夠有效處理動作空間的多樣性，包括不同的動作頻率、維度和動作類型，并通過模塊化網絡架構實現實時高效交互。HMA在機器人學習領域展現了廣泛的應用潛力，包括視頻模擬、策略評估、合成數據生成以及作為模仿策略的使用，尤其在擴展性和實時性方面表現突出。

HMA的主要功能

• 視頻模擬：生成高質量的視頻序列，模擬機器人在不同環境中的效果，廣泛應用于虛擬環境的交互和測試。
• 策略評估：作為高保真模擬器，評估機器人策略的性能，預測其在真實環境中的表現。
• 合成數據生成：生成大量合成數據，增強機器人訓練數據集，提升策略的泛化能力。
• 模仿策略：作為模仿學習的策略，直接預測機器人在特定觀測下的動作。

HMA的技術原理

• 異構預訓練：
  • 數據來源：通過大量來自不同機器人實體、任務與領域的觀測和動作序列數據進行預訓練，涵蓋從簡單到復雜的動作空間。
  • 動作異構性處理：為每個領域設計特定的動作編碼器和解碼器，將不同的動作空間映射到共享的潛在空間，以處理動作頻率、維度和動作空間的異構性。
  • 模塊化架構：網絡架構由多個動作輸入模塊（“stem”）、動作輸出模塊（“head”）和共享的核心時空變換器（“trunk”）組成，支持高效的預訓練和靈活擴展。
• 掩碼自回歸：
  • 掩碼目標：在訓練過程中，模型基于掩碼自編碼目標隨機掩碼部分標記，并根據未掩碼的標記預測掩碼部分，以學習序列的聯合分布。
  • 自回歸生成：在推理時，模型逐步取消掩碼，生成未來的視頻幀和動作序列，從而實現高效且高質量的生成。
  • 兩種變體：HMA支持離散變體（生成矢量量化標記）和連續變體（生成軟標記），分別適用于快速生成和高保真度生成。

HMA的項目地址

• 項目官網：https://liruiw.github.io/hma/
• GitHub倉庫：https://github.com/liruiw/HMA
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/liruiw/hma-base-disc
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.04296
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/liruiw/hma

HMA的應用場景

• 實時視頻模擬：快速生成機器人在多種環境中的動作視頻，應用于虛擬交互測試，驗證策略效果，減少實際部署成本。
• 策略評估：作為高保真的模擬器，評估機器人策略性能，并預測其在真實環境中的表現，以輔助策略優化。
• 合成數據生成：生成大量合成數據，擴充訓練數據集，提升策略的泛化能力，尤其在數據稀缺情況下效果顯著。
• 模仿學習：直接作為模仿策略，依據當前觀測預測機器人動作，快速響應環境變化，提高任務執行效率。
• 長期規劃與控制：HMA支持生成長序列的視頻和動作預測，助力機器人進行長期規劃和模型預測控制，提升復雜任務的完成率。