論文の概要: Exploring Conditions for Diffusion models in Robotic Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15510v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 10:24:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.576208
• Title: Exploring Conditions for Diffusion models in Robotic Control
• Title（参考訳）: ロボット制御における拡散モデルの探索条件
• Authors: Heeseong Shin, Byeongho Heo, Dongyoon Han, Seungryong Kim, Taekyung Kim,
• Abstract要約: 我々は,ロボット制御のためのタスク適応型視覚表現を得るために,事前学習したテキスト・画像拡散モデルを活用することを検討する。 テキスト条件をナビゲート的に適用すると、制御タスクにおいて最小あるいは負の利得が得られることがわかった。 本稿では,制御環境に適応する学習可能なタスクプロンプトと,細粒度でフレーム固有の細部をキャプチャする視覚プロンプトを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.27711404291573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While pre-trained visual representations have significantly advanced imitation learning, they are often task-agnostic as they remain frozen during policy learning. In this work, we explore leveraging pre-trained text-to-image diffusion models to obtain task-adaptive visual representations for robotic control, without fine-tuning the model itself. However, we find that naively applying textual conditions - a successful strategy in other vision domains - yields minimal or even negative gains in control tasks. We attribute this to the domain gap between the diffusion model's training data and robotic control environments, leading us to argue for conditions that consider the specific, dynamic visual information required for control. To this end, we propose ORCA, which introduces learnable task prompts that adapt to the control environment and visual prompts that capture fine-grained, frame-specific details. Through facilitating task-adaptive representations with our newly devised conditions, our approach achieves state-of-the-art performance on various robotic control benchmarks, significantly surpassing prior methods.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された視覚表現は、かなり高度な模倣学習を持つが、政策学習中に凍結したままであるため、タスクに依存しないことが多い。 本研究では,ロボット制御のためのタスク適応型視覚表現を,モデル自体を微調整することなく,事前学習したテキストから画像への拡散モデルの活用について検討する。 しかし、他の視覚領域における成功戦略であるテキスト条件の適用は、制御タスクにおいて最小あるいは負の利得をもたらすことがわかった。 このことは,拡散モデルのトレーニングデータとロボット制御環境の領域ギャップに起因している。 そこで本研究では,制御環境に適応する学習可能なタスクプロンプトと,細粒度でフレーム固有の細部をキャプチャする視覚プロンプトを提案する。 新たに考案した条件でタスク適応表現を容易にすることで,様々なロボット制御ベンチマーク上での最先端性能を実現し,従来の手法をはるかに上回っている。

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