論文の概要: Stem-OB: Generalizable Visual Imitation Learning with Stem-Like Convergent Observation through Diffusion Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04919v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 17:56:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:37:34.986887
• Title: Stem-OB: Generalizable Visual Imitation Learning with Stem-Like Convergent Observation through Diffusion Inversion
• Title（参考訳）: Stem-OB:拡散インバージョンによるStem-like Convergent Observationによる一般化可能な視覚模倣学習
• Authors: Kaizhe Hu, Zihang Rui, Yao He, Yuyao Liu, Pu Hua, Huazhe Xu,
• Abstract要約: 我々は,事前学習した画像拡散モデルを用いて低レベルの視覚的差を抑えるStem-OBを提案する。 この画像逆転過程は、観測結果を共有表現に変換するのと似ている。 提案手法は, シンプルかつ高効率なプラグアンドプレイソリューションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.990678061962825
• License:
• Abstract: Visual imitation learning methods demonstrate strong performance, yet they lack generalization when faced with visual input perturbations, including variations in lighting and textures, impeding their real-world application. We propose Stem-OB that utilizes pretrained image diffusion models to suppress low-level visual differences while maintaining high-level scene structures. This image inversion process is akin to transforming the observation into a shared representation, from which other observations stem, with extraneous details removed. Stem-OB contrasts with data-augmentation approaches as it is robust to various unspecified appearance changes without the need for additional training. Our method is a simple yet highly effective plug-and-play solution. Empirical results confirm the effectiveness of our approach in simulated tasks and show an exceptionally significant improvement in real-world applications, with an average increase of 22.2% in success rates compared to the best baseline. See https://hukz18.github.io/Stem-Ob/ for more info.
• Abstract（参考訳）: 視覚模倣学習法は、強い性能を示すが、照明やテクスチャのバリエーションを含む視覚入力の摂動に直面すると、現実の応用を妨げる一般化が欠如している。 我々は,事前訓練された画像拡散モデルを用いて,高レベルのシーン構造を維持しつつ,低レベルの視覚的差を抑えるStem-OBを提案する。 この画像逆転過程は、観測結果を共有表現に変換するのと似ている。 Stem-OBは、データ拡張アプローチとは対照的に、追加のトレーニングを必要とせずに、さまざまな特定されていない外観変化に対して堅牢である。 提案手法は, シンプルかつ高効率なプラグアンドプレイソリューションである。 実験の結果,シミュレーション作業におけるアプローチの有効性が確認され,実世界のアプリケーションでは,最高のベースラインに比べて平均22.2%の成功率で極めて顕著な改善が見られた。 詳細はhttps://hukz18.github.io/Stem-Ob/を参照。

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