論文の概要: Imitating Human Behaviour with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10677v1
• Date: Wed, 25 Jan 2023 16:31:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 14:52:47.395923
• Title: Imitating Human Behaviour with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる人間の行動の模倣
• Authors: Tim Pearce, Tabish Rashid, Anssi Kanervisto, Dave Bignell, Mingfei Sun, Raluca Georgescu, Sergio Valcarcel Macua, Shan Zheng Tan, Ida Momennejad, Katja Hofmann, Sam Devlin
• Abstract要約: 拡散モデルはテキスト・ツー・イメージ領域において強力な生成モデルとして出現している。 本稿では, 連続した環境下での人間の行動を模倣する観察行動モデルとしての利用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.55215280101109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as powerful generative models in the text-to-image domain. This paper studies their application as observation-to-action models for imitating human behaviour in sequential environments. Human behaviour is stochastic and multimodal, with structured correlations between action dimensions. Meanwhile, standard modelling choices in behaviour cloning are limited in their expressiveness and may introduce bias into the cloned policy. We begin by pointing out the limitations of these choices. We then propose that diffusion models are an excellent fit for imitating human behaviour, since they learn an expressive distribution over the joint action space. We introduce several innovations to make diffusion models suitable for sequential environments; designing suitable architectures, investigating the role of guidance, and developing reliable sampling strategies. Experimentally, diffusion models closely match human demonstrations in a simulated robotic control task and a modern 3D gaming environment.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはテキスト・ツー・イメージ領域において強力な生成モデルとして登場した。 本稿では,逐次環境における人間の行動の模倣に対する観察行動モデルとしての利用について検討する。 人間の行動は確率的かつ多様であり、行動次元間の構造的相関を持つ。 一方、行動クローニングにおける標準的なモデリング選択は表現力に制限があり、クローン化されたポリシーにバイアスをもたらす可能性がある。 まず、これらの選択の限界を指摘します。 そこで我々は,拡散モデルが協調行動空間上の表現的分布を学習するため,人間の行動の模倣に適していることを示す。 本稿では,逐次的環境に適した拡散モデルの構築,適切なアーキテクチャの設計,ガイダンスの役割の調査,信頼性の高いサンプリング戦略の開発について紹介する。 実験的に、拡散モデルは、シミュレーションロボット制御タスクと現代の3dゲーム環境における人間のデモと密接に一致する。

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