論文の概要: DiPOD: Diffusion Policy Optimization without Drifting Apart
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13795v2
- Date: Wed, 17 Jun 2026 17:53:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-18 13:57:35.107743
- Title: DiPOD: Diffusion Policy Optimization without Drifting Apart
- Title（参考訳）: DiPOD:拡散政策の最適化
- Authors: Haozhe Jiang, Haiwen Feng, Pieter Abbeel, Jiantao Jiao, Angjoo Kanazawa, Nika Haghtalab,
- Abstract要約: RLポストトレーニングは、拡散政策を改善するためにますます重要になっている。
既存の拡散政策段階的な手法はしばしば不安定であり、信頼性の高い政策改善を達成できない。
本稿では,トレーニングを通じて厳密な動作を維持する拡散ポリシー最適化フレームワークbftextDiPODを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.2714417395158
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: RL post-training has become increasingly pivotal for improving diffusion policies, but existing diffusion policy-gradient methods are often unstable and cannot achieve reliable policy improvement. We identify the cause as the double-drift phenomenon: optimizing a variational surrogate can let the ELBO separate from the true log-likelihood, which then makes the resulting proxy policy gradient misaligned with the true policy gradient of expected return. We propose \textbf{DiPOD}, a diffusion policy optimization framework that maintains tight-bound behavior throughout training by interleaving self-distillation with policy-improving gradient updates. This leads to a simple and practical algorithm: augmenting each diffusion policy-gradient update with an on-policy ELBO regularizer. Across diffusion language model post-training and continuous-control diffusion policies, DiPOD substantially stabilizes training and reaches higher rewards than previous methods.
- Abstract（参考訳）: RLポストトレーニングは、拡散政策を改善するためにますます重要になっているが、既存の拡散政策段階の手法は不安定であり、信頼性の高い政策改善を達成できないことが多い。
変動サロゲートを最適化することで、ELBOを真のログライクな状態から切り離すことができ、その結果のプロキシポリシー勾配が期待されるリターンの真のポリシー勾配と不一致となる。
本稿では,政策改善勾配更新と自己蒸留をインターリーブすることで,トレーニングを通して厳密な拘束動作を維持する拡散政策最適化フレームワークである「textbf{DiPOD}」を提案する。
このアルゴリズムは、各拡散ポリシーの段階的な更新を、政治上のELBOレギュレータで増やすという、シンプルで実用的なアルゴリズムに導かれる。
拡散言語モデルと連続制御拡散ポリシーの相違により、DPODはトレーニングを実質的に安定させ、従来の方法よりも高い報酬を得る。
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