論文の概要: AdaWorld: Learning Adaptable World Models with Latent Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18938v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 17:58:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:39:43.890012
• Title: AdaWorld: Learning Adaptable World Models with Latent Actions
• Title（参考訳）: AdaWorld: 遅延アクションによる適応可能な世界モデル学習
• Authors: Shenyuan Gao, Siyuan Zhou, Yilun Du, Jun Zhang, Chuang Gan,
• Abstract要約: 我々は,効率的な適応を実現する革新的な世界モデル学習手法であるAdaWorldを提案する。 主要なアイデアは、世界モデルの事前トレーニング中にアクション情報を統合することである。 次に、これらの潜伏行動を条件とした自己回帰的世界モデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.50869178593733
• License:
• Abstract: World models aim to learn action-controlled prediction models and have proven essential for the development of intelligent agents. However, most existing world models rely heavily on substantial action-labeled data and costly training, making it challenging to adapt to novel environments with heterogeneous actions through limited interactions. This limitation can hinder their applicability across broader domains. To overcome this challenge, we propose AdaWorld, an innovative world model learning approach that enables efficient adaptation. The key idea is to incorporate action information during the pretraining of world models. This is achieved by extracting latent actions from videos in a self-supervised manner, capturing the most critical transitions between frames. We then develop an autoregressive world model that conditions on these latent actions. This learning paradigm enables highly adaptable world models, facilitating efficient transfer and learning of new actions even with limited interactions and finetuning. Our comprehensive experiments across multiple environments demonstrate that AdaWorld achieves superior performance in both simulation quality and visual planning.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルは行動制御予測モデルを学習することを目的としており、知的エージェントの開発に不可欠であることが証明されている。 しかしながら、既存のほとんどのモデルは、アクションラベル付きデータとコストのかかるトレーニングに大きく依存しているため、限られた相互作用を通じて異質なアクションを持つ新しい環境に適応することは困難である。 この制限は、広範囲にわたる適用性を妨げかねない。 この課題を克服するために、効率的な適応を可能にする革新的な世界モデル学習アプローチであるAdaWorldを提案する。 主要なアイデアは、世界モデルの事前トレーニング中にアクション情報を組み込むことである。 これは、ビデオから遅延アクションを自己監督的に抽出し、フレーム間の最も重要な遷移をキャプチャすることで達成される。 次に、これらの潜伏行動を条件とした自己回帰的世界モデルを開発する。 この学習パラダイムは、高度に適応可能な世界モデルを可能にし、限られた相互作用や微調整であっても、新しいアクションの効率的な伝達と学習を容易にする。 複数の環境にまたがる包括的な実験により、AdaWorldはシミュレーション品質と視覚計画の両方において優れた性能を達成できることを示した。

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