論文の概要: Diffusion as Reasoning: Enhancing Object Navigation via Diffusion Model Conditioned on LLM-based Object-Room Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21842v2
• Date: Fri, 06 Jun 2025 02:18:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.308223
• Title: Diffusion as Reasoning: Enhancing Object Navigation via Diffusion Model Conditioned on LLM-based Object-Room Knowledge
• Title（参考訳）: 推論としての拡散: LLMに基づくオブジェクトルーム知識に基づく拡散モデルによるオブジェクトナビゲーションの強化
• Authors: Yiming Ji, Kaijie Yun, Yang Liu, Zhengpu Wang, Boyu Ma, Zongwu Xie, Hong Liu,
• Abstract要約: 我々はObjectNavタスクの強化のための新しいアプローチを提案する。 我々は拡散モデルを訓練し、セマンティックマップにおけるオブジェクトの統計分布パターンを学習する。 ナビゲーション中の探索領域の地図を未知領域の地図を生成する条件として利用することにより,対象対象物の長期的目標推論を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.465351278799016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Object Navigation (ObjectNav) task aims to guide an agent to locate target objects in unseen environments using partial observations. Prior approaches have employed location prediction paradigms to achieve long-term goal reasoning, yet these methods often struggle to effectively integrate contextual relation reasoning. Alternatively, map completion-based paradigms predict long-term goals by generating semantic maps of unexplored areas. However, existing methods in this category fail to fully leverage known environmental information, resulting in suboptimal map quality that requires further improvement. In this work, we propose a novel approach to enhancing the ObjectNav task, by training a diffusion model to learn the statistical distribution patterns of objects in semantic maps, and using the map of the explored regions during navigation as the condition to generate the map of the unknown regions, thereby realizing the long-term goal reasoning of the target object, i.e., diffusion as reasoning (DAR). Meanwhile, we propose the Room Guidance method, which leverages commonsense knowledge derived from large language models (LLMs) to guide the diffusion model in generating room-aware object distributions. Based on the generated map in the unknown region, the agent sets the predicted location of the target as the goal and moves towards it. Experiments on Gibson and MP3D show the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: Object Navigation(ObjectNav)タスクは、エージェントを誘導して、部分的な観察を使用して、見えない環境でターゲットオブジェクトを見つけることを目的としている。 従来の手法では、長期的目標推論を達成するために位置予測パラダイムが用いられていたが、これらの手法は文脈的関係推論を効果的に統合するのに苦労することが多い。 あるいは、地図完成に基づくパラダイムは、探索されていない領域のセマンティックマップを生成することによって、長期的な目標を予測する。 しかし、このカテゴリーの既存の手法は、既知の環境情報を十分に活用することができず、その結果、さらなる改善を必要とする、最適でない地図の品質が得られます。 本研究では,意味地図におけるオブジェクトの分布パターンを学習するための拡散モデルをトレーニングし,未知領域のマップを生成する条件としてナビゲーション中の探索領域のマップを用いて,対象対象の長期的目標推論,すなわち拡散を推論(DAR)として実現することにより,ObjectNavタスクの強化手法を提案する。 一方,大規模言語モデル(LLM)から得られたコモンセンス知識を利用して,部屋認識対象分布の生成における拡散モデルの導出を行うRoom Guidance法を提案する。 未知の領域で生成されたマップに基づいて、エージェントはターゲットの予測位置を目標として設定し、それに向かって移動する。 GibsonとMP3Dの実験により,本手法の有効性が示された。

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