論文の概要: SeFA-Policy: Fast and Accurate Visuomotor Policy Learning with Selective Flow Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08583v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 02:05:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.873833
• Title: SeFA-Policy: Fast and Accurate Visuomotor Policy Learning with Selective Flow Alignment
• Title（参考訳）: SeFA-Policy:選択フローアライメントを用いた高速かつ高精度なビジュモータ政策学習
• Authors: Rong Xue, Jiageng Mao, Mingtong Zhang, Yue Wang,
• Abstract要約: 選択フローアライメント(Selective Flow Alignment、SeFA)は、効率的かつ正確なビジュモータポリシー学習フレームワークである。 SeFAはこの課題を選択的フローアライメント戦略によって解決する。 推論遅延を98%以上削減しながら、精度と堅牢性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.446137164545049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Developing efficient and accurate visuomotor policies poses a central challenge in robotic imitation learning. While recent rectified flow approaches have advanced visuomotor policy learning, they suffer from a key limitation: After iterative distillation, generated actions may deviate from the ground-truth actions corresponding to the current visual observation, leading to accumulated error as the reflow process repeats and unstable task execution. We present Selective Flow Alignment (SeFA), an efficient and accurate visuomotor policy learning framework. SeFA resolves this challenge by a selective flow alignment strategy, which leverages expert demonstrations to selectively correct generated actions and restore consistency with observations, while preserving multimodality. This design introduces a consistency correction mechanism that ensures generated actions remain observation-aligned without sacrificing the efficiency of one-step flow inference. Extensive experiments across both simulated and real-world manipulation tasks show that SeFA Policy surpasses state-of-the-art diffusion-based and flow-based policies, achieving superior accuracy and robustness while reducing inference latency by over 98%. By unifying rectified flow efficiency with observation-consistent action generation, SeFA provides a scalable and dependable solution for real-time visuomotor policy learning. Code is available on https://github.com/RongXueZoe/SeFA.
• Abstract（参考訳）: 効率的で正確な視覚運動のポリシーを開発することは、ロボット模倣学習における中心的な課題である。 反復蒸留の後、生成した動作は現在の視覚的観察に対応する地道な行動から逸脱し、リフロープロセスが繰り返され、不安定なタスクの実行が繰り返されるにつれてエラーが蓄積する。 Selective Flow Alignment (SeFA) は, 効率的かつ正確なビジュモータポリシー学習フレームワークである。 SeFAはこの課題を選択フローアライメント戦略によって解決し、専門家によるデモンストレーションを活用して、生成したアクションを選択的に修正し、観測との一貫性を回復し、マルチモーダルを保存する。 この設計では、一段階のフロー推論の効率を犠牲にすることなく、生成した動作が観測整列のままであることを保証する整合性補正機構を導入する。 シミュレーションと実世界の操作タスクの両方にわたる大規模な実験は、SeFAポリシーが最先端の拡散ベースおよびフローベースのポリシーを超越し、推論レイテンシを98%以上削減しつつ、精度と堅牢性を向上していることを示している。 修正フロー効率と観測一貫性のあるアクション生成を統一することにより、SeFAはリアルタイムビジュモータポリシー学習のためのスケーラブルで信頼性の高いソリューションを提供する。 コードはhttps://github.com/RongXueZoe/SeFAで入手できる。

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