論文の概要: Mini Diffuser: Fast Multi-task Diffusion Policy Training Using Two-level Mini-batches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09430v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 14:01:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 19:24:15.970648
• Title: Mini Diffuser: Fast Multi-task Diffusion Policy Training Using Two-level Mini-batches
• Title（参考訳）: Mini Diffuser: 2レベルミニバッチを用いた高速マルチタスク拡散政策トレーニング
• Authors: Yutong Hu, Pinhao Song, Kehan Wen, Renaud Detry,
• Abstract要約: 本稿では,視覚ロボット拡散政策の学習に必要な時間と記憶量を,桁違いに削減する手法を提案する。 Mini-Diffuserは、多モードのアクション分布をモデル化する機能を含む拡散ベースのポリシーの重要な強みを保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9144754050161503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method that reduces, by an order of magnitude, the time and memory needed to train multi-task vision-language robotic diffusion policies. This improvement arises from a previously underexplored distinction between action diffusion and the image diffusion techniques that inspired it: In image generation, the target is high-dimensional. By contrast, in action generation, the dimensionality of the target is comparatively small, and only the image condition is high-dimensional. Our approach, \emph{Mini Diffuser}, exploits this asymmetry by introducing \emph{two-level minibatching}, which pairs multiple noised action samples with each vision-language condition, instead of the conventional one-to-one sampling strategy. To support this batching scheme, we introduce architectural adaptations to the diffusion transformer that prevent information leakage across samples while maintaining full conditioning access. In RLBench simulations, Mini-Diffuser achieves 95\% of the performance of state-of-the-art multi-task diffusion policies, while using only 5\% of the training time and 7\% of the memory. Real-world experiments further validate that Mini-Diffuser preserves the key strengths of diffusion-based policies, including the ability to model multimodal action distributions and produce behavior conditioned on diverse perceptual inputs. Code available at mini-diffuse-actor.github.io
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチタスク視覚言語ロボット拡散ポリシーの学習に必要な時間と記憶量を,桁違いに削減する手法を提案する。 この改善は、以前未発見のアクション拡散と、それに触発された画像拡散技術との区別から生じる:画像生成では、ターゲットは高次元である。 対照的に、アクション生成では、ターゲットの次元性は比較的小さく、画像条件のみが高次元である。 提案手法は,従来の1対1のサンプリング戦略ではなく,複数のノイズのある動作サンプルと各視覚言語条件をペアリングする「emph{two-level minibatching」を導入することで,この非対称性を利用する。 このバッチ化方式をサポートするために,フルコンディショニングアクセスを維持しつつ,サンプル間の情報漏洩を防止する拡散変圧器のアーキテクチャ適応を導入する。 RLBenchシミュレーションでは、Mini-Diffuserは、トレーニング時間の5倍とメモリの7倍しか使用せず、最先端のマルチタスク拡散ポリシーの性能の95%を達成する。 実世界の実験は、Mini-Diffuserが多モーダルな行動分布をモデル化し、多様な知覚入力で条件付けられた振る舞いを生成できるなど、拡散ベースのポリシーの重要な強みを保っていることをさらに証明している。 mini-diffuse-actor.github.ioで利用可能なコード

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