Video Prediction Policy

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Video Prediction Policy（VPP）是一種基于視頻擴散模型（VDMs）的機器人策略，能夠準確預測未來的圖像序列，展現出對物理動力學的良好理解。VPP利用VDMs中的視覺表示來反映物理世界的演變，這種表示被稱為預測性視覺表示。通過結合多樣化的人類或機器人操控數據集，并采用統一的視頻生成訓練目標，VPP在兩個模擬環境和兩個真實世界基準測試中均優于現有方法。特別是在Calvin ABC-D基準測試中，相較于先前的最佳技術，VPP實現了28.1%的相對改進，并在復雜的真實世界靈巧手操控任務中提高了28.8%的成功率。

Video Prediction Policy (VPP)是什么？

Video Prediction Policy (VPP) 是一種基于視頻擴散模型 (VDM) 的通用機器人策略，它能夠預測未來的圖像序列，并以此來指導機器人的動作。不同于以往需要針對不同任務訓練不同模型的方法，VPP 采用單一策略，通過不同的指令即可完成多種靈巧手操控任務，例如放置、杯直立、重定位、堆疊、傳遞、按壓、拔插、開啟等等。其核心在于利用 VDM 中的預測性視覺表示來理解物理動力學，從而實現更精準、更魯棒的機器人控制。

Video Prediction Policy (VPP)的主要功能

VPP 的主要功能在于實現多任務靈巧手操控。它能夠在各種環境中，通過預測未來的視覺信息，指導機器人完成復雜的操控任務。其核心功能包括：預測未來圖像序列、理解物理動力學、執行多樣化任務（通過不同的指令）。此外，VPP還在模擬和真實環境中都進行了測試，并取得了顯著的成果，例如在 CALVIN 基準測試中實現了 28.1% 的相對改進，在真實世界靈巧手操控任務中提高了 28.8% 的成功率。

如何使用Video Prediction Policy (VPP)？

VPP 的使用流程如下：首先訪問官方網站獲取更多信息和模型；其次閱讀論文和文檔，了解其工作原理和使用方法；然后準備必要的數據集和環境，進行模型訓練和測試；接著使用訓練好的模型進行模擬環境或真實世界的機器人操控任務；最后根據任務需求，調整模型參數和指令以優化性能，并分析結果，不斷改進模型配置，最終將 VPP 模型集成到實際的機器人系統中。

Video Prediction Policy (VPP)的產品價格

目前關于 VPP 的價格信息并未公開，建議訪問其官方網站或聯系相關團隊獲取具體信息。

Video Prediction Policy (VPP)的常見問題

VPP 需要多大的計算資源才能運行？ 這取決于你運行的具體任務和模型大小，需要根據實際情況配置相應的硬件資源。官方文檔中可能會有更詳細的說明。

VPP 如何處理意外情況或干擾？ VPP 基于對物理動力學的理解，在一定程度上能夠應對一些意外情況。然而，對于極端情況，可能需要結合其他控制策略或進行模型的進一步優化。

VPP 的可擴展性如何？ VPP 的設計旨在支持多任務，并且其基于視頻擴散模型的架構具有較好的可擴展性，可以適應不同的機器人平臺和任務場景。具體的擴展性取決于任務的復雜度和數據量。

Video Prediction Policy官網入口網址

https://video-prediction-policy.github.io/

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