論文の概要: Much Ado About Noising: Dispelling the Myths of Generative Robotic Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01809v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 15:44:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.934251
• Title: Much Ado About Noising: Dispelling the Myths of Generative Robotic Control
• Title（参考訳）: 騒音をよく聞く: 生成的ロボット制御の神話を解き放つ
• Authors: Chaoyi Pan, Giri Anantharaman, Nai-Chieh Huang, Claire Jin, Daniel Pfrommer, Chenyang Yuan, Frank Permenter, Guannan Qu, Nicholas Boffi, Guanya Shi, Max Simchowitz,
• Abstract要約: 我々は、一般的な行動クローニングベンチマークに基づいて、一般的な生成制御ポリシー(GCP)を評価する。 GCPは、マルチモダリティを捉えたり、より複雑な観察から行動へのマッピングを表現する能力にその成功を負わないことが分かりました。 この結果から,GCPの分布適合成分は一般的に信じられているほど健全ではないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.71643888212995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models, like flows and diffusions, have recently emerged as popular and efficacious policy parameterizations in robotics. There has been much speculation as to the factors underlying their successes, ranging from capturing multi-modal action distribution to expressing more complex behaviors. In this work, we perform a comprehensive evaluation of popular generative control policies (GCPs) on common behavior cloning (BC) benchmarks. We find that GCPs do not owe their success to their ability to capture multi-modality or to express more complex observation-to-action mappings. Instead, we find that their advantage stems from iterative computation, as long as intermediate steps are supervised during training and this supervision is paired with a suitable level of stochasticity. As a validation of our findings, we show that a minimum iterative policy (MIP), a lightweight two-step regression-based policy, essentially matches the performance of flow GCPs, and often outperforms distilled shortcut models. Our results suggest that the distribution-fitting component of GCPs is less salient than commonly believed, and point toward new design spaces focusing solely on control performance. Project page: https://simchowitzlabpublic.github.io/much-ado-about-noising-project/
• Abstract（参考訳）: フローや拡散のような生成モデルは、最近、ロボット工学において人気があり、効果的なポリシーパラメータ化として現れている。 成功の背景には、マルチモーダルな行動分布の取得からより複雑な振る舞いの表現まで、多くの憶測がある。 本研究では,共通行動クローニング(BC)ベンチマークを用いて,一般的な生成制御ポリシ(GCP)を包括的に評価する。 GCPは、マルチモダリティを捉えたり、より複雑な観察から行動へのマッピングを表現する能力にその成功を負わないことが分かりました。 その代わりに、トレーニング中に中間ステップが監督され、この監視が適切な確率レベルとペアリングされる限り、それらの利点は反復計算に起因していることが分かる。 この結果の検証として,2段階回帰に基づく軽量なポリシーである最小反復ポリシー (MIP) がフローGCPの性能と本質的に一致し,蒸留ショートカットモデルを上回る結果が得られた。 この結果から,GCPの分布適合成分は一般的に信じられているほど健全ではないことが示唆され,制御性能にのみ焦点をあてた新しい設計空間をめざす。 プロジェクトページ:https://simchowitzlabpublic.github.io/much-ado-about-noising-project/

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