論文の概要: Horizon Imagination: Efficient On-Policy Rollout in Diffusion World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08032v2
• Date: Tue, 17 Feb 2026 18:50:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 13:57:33.586179
• Title: Horizon Imagination: Efficient On-Policy Rollout in Diffusion World Models
• Title（参考訳）: 水平イマジネーション:拡散世界モデルにおける効率的なオンラインロールアウト
• Abstract要約: 我々は、強化学習のための拡散に基づく世界モデルについて研究する。 現在の方法は推論時に重み付けモデルを必要とするか、非常に逐次的な想像力に依存している。 我々は,複数の将来の観測を並列に認知する個別政策のための,政治上の想像プロセスであるHorizon Imagination(HI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.30870288484743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study diffusion-based world models for reinforcement learning, which offer high generative fidelity but face critical efficiency challenges in control. Current methods either require heavyweight models at inference or rely on highly sequential imagination, both of which impose prohibitive computational costs. We propose Horizon Imagination (HI), an on-policy imagination process for discrete stochastic policies that denoises multiple future observations in parallel. HI incorporates a stabilization mechanism and a novel sampling schedule that decouples the denoising budget from the effective horizon over which denoising is applied while also supporting sub-frame budgets. Experiments on Atari 100K and Craftium show that our approach maintains control performance with a sub-frame budget of half the denoising steps and achieves superior generation quality under varied schedules. Code is available at https://github.com/leor-c/horizon-imagination.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高生成性を提供するが,制御において重要な効率上の課題に直面している強化学習のための拡散型世界モデルについて検討する。 現在の手法では、推論時に重み付けモデルを必要とするか、高いシーケンシャルな想像力に依存している。 我々は,複数の将来の観測を並列に認知する離散確率的政策のための,政治上の想像過程であるHorizon Imagination(HI)を提案する。 HIは、安定化機構と、サブフレーム予算をサポートしながら、デノナイジングを効果的に適用する地平線からデノナイジング予算を分離する新しいサンプリングスケジュールを組み込んでいる。 Atari 100K と Craftium の実験から,本手法は半段階の分節予算で制御性能を維持し,各種スケジュール下での優れた生成品質を実現することを示す。 コードはhttps://github.com/leor-c/horizon-imaginationで入手できる。

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