論文の概要: AVID: Adapting Video Diffusion Models to World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12822v1
• Date: Tue, 01 Oct 2024 13:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 10:10:24.810410
• Title: AVID: Adapting Video Diffusion Models to World Models
• Title（参考訳）: AVID:世界モデルにビデオ拡散モデルを適用する
• Authors: Marc Rigter, Tarun Gupta, Agrin Hilmkil, Chao Ma,
• Abstract要約: 我々は,事前学習されたモデルのパラメータにアクセスすることなく,事前学習された映像拡散モデルを行動条件付き世界モデルに適用することを提案する。 AVIDは学習マスクを使用して、事前訓練されたモデルの中間出力を変更し、正確なアクション条件のビデオを生成する。 AVIDをゲームや実世界のロボットデータ上で評価し,既存の拡散モデル適応法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.757223474031248
• License:
• Abstract: Large-scale generative models have achieved remarkable success in a number of domains. However, for sequential decision-making problems, such as robotics, action-labelled data is often scarce and therefore scaling-up foundation models for decision-making remains a challenge. A potential solution lies in leveraging widely-available unlabelled videos to train world models that simulate the consequences of actions. If the world model is accurate, it can be used to optimize decision-making in downstream tasks. Image-to-video diffusion models are already capable of generating highly realistic synthetic videos. However, these models are not action-conditioned, and the most powerful models are closed-source which means they cannot be finetuned. In this work, we propose to adapt pretrained video diffusion models to action-conditioned world models, without access to the parameters of the pretrained model. Our approach, AVID, trains an adapter on a small domain-specific dataset of action-labelled videos. AVID uses a learned mask to modify the intermediate outputs of the pretrained model and generate accurate action-conditioned videos. We evaluate AVID on video game and real-world robotics data, and show that it outperforms existing baselines for diffusion model adaptation.1 Our results demonstrate that if utilized correctly, pretrained video models have the potential to be powerful tools for embodied AI.
• Abstract（参考訳）: 大規模生成モデルは、多くの領域で顕著な成功を収めた。 しかしながら、ロボット工学などのシーケンシャルな意思決定問題では、アクションラベル付きデータが不足することが多く、意思決定のためのスケールアップ基盤モデルは依然として課題である。 潜在的な解決策は、広く利用可能な未使用のビデオを活用して、アクションの結果をシミュレートする世界モデルをトレーニングすることだ。 世界モデルが正確であれば、下流タスクにおける意思決定の最適化に使用できる。 画像とビデオの拡散モデルは、すでに非常にリアルな合成ビデオを生成することができる。 しかし、これらのモデルはアクション条件付きではなく、最も強力なモデルはクローズソースであり、微調整はできない。 本研究では,事前学習されたモデルのパラメータにアクセスすることなく,事前学習した映像拡散モデルを行動条件付き世界モデルに適用することを提案する。 我々のアプローチであるAVIDは、アクションラベル付きビデオの小さなドメイン固有のデータセット上でアダプタを訓練する。 AVIDは学習マスクを使用して、事前訓練されたモデルの中間出力を変更し、正確なアクション条件のビデオを生成する。 AVIDをゲームや実世界のロボティクスデータ上で評価し,既存の拡散モデル適応法よりも優れていることを示す。 我々の結果は、もし正しく利用すれば、事前学習されたビデオモデルは、AIを具現化する強力なツールになり得ることを実証している。

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