論文の概要: Unified Vision-Language-Action Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19850v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 17:59:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.772001
• Title: Unified Vision-Language-Action Model
• Title（参考訳）: Unified Vision-Language-Action Model
• Authors: Yuqi Wang, Xinghang Li, Wenxuan Wang, Junbo Zhang, Yingyan Li, Yuntao Chen, Xinlong Wang, Zhaoxiang Zhang,
• Abstract要約: 我々は、視覚、言語、行動信号を離散トークンシーケンスとして自動回帰モデル化する、統一的でネイティブなマルチモーダルVLAモデルUniVLAを提案する。 提案手法は, CALVIN, LIBERO, Simplenv-Bridge など, 広く使用されているシミュレーションベンチマークにまたがって, 最新の結果を設定する。 さらに、現実世界のALOHA操作と自律運転に適用可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.68814779303429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vision-language-action models (VLAs) have garnered significant attention for their potential in advancing robotic manipulation. However, previous approaches predominantly rely on the general comprehension capabilities of vision-language models (VLMs) to generate action signals, often overlooking the rich temporal and causal structure embedded in visual observations. In this paper, we present UniVLA, a unified and native multimodal VLA model that autoregressively models vision, language, and action signals as discrete token sequences. This formulation enables flexible multimodal tasks learning, particularly from large-scale video data. By incorporating world modeling during post-training, UniVLA captures causal dynamics from videos, facilitating effective transfer to downstream policy learning--especially for long-horizon tasks. Our approach sets new state-of-the-art results across several widely used simulation benchmarks, including CALVIN, LIBERO, and Simplenv-Bridge, significantly surpassing previous methods. For example, UniVLA achieves 95.5% average success rate on LIBERO benchmark, surpassing pi0-FAST's 85.5%. We further demonstrate its broad applicability on real-world ALOHA manipulation and autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語アクションモデル(VLA)は、ロボット操作の進歩において大きな注目を集めている。 しかし、従来のアプローチは視覚言語モデル(VLM)の一般的な理解能力に大きく依存しており、しばしば視覚観察に埋め込まれた豊かな時間構造と因果構造を見渡す。 本稿では,視覚,言語,行動信号を離散トークンシーケンスとして自動回帰モデル化する,統一的でネイティブなマルチモーダルVLAモデルUniVLAを提案する。 この定式化により、特に大規模なビデオデータから柔軟なマルチモーダルタスクの学習が可能になる。 ポストトレーニング中に世界モデリングを取り入れることで、UniVLAはビデオから因果ダイナミクスをキャプチャし、ダウンストリームポリシー学習(特にロングホライゾンタスク)への効果的な移行を促進する。 提案手法は, CALVIN, LIBERO, Simplenv-Bridgeなど, 広く使用されているシミュレーションベンチマークにおいて, 従来の手法をはるかに上回っている。 例えば、UniVLAはLIBEROベンチマークで平均95.5%の成功率を記録し、pi0-FASTの85.5%を上回っている。 さらに、現実世界のALOHA操作と自律運転に適用可能であることを実証する。

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