論文の概要: ASCII Art Turns LLMs into VLA Controllers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21470v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 14:19:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 13:12:58.118041
• Title: ASCII Art Turns LLMs into VLA Controllers
• Title（参考訳）: LLMをVLAコントローラに変えるASCIIアート
• Authors: Yitao Jiang, Roy Xing, Luyang Zhao, Brian Plancher, Muhao Chen, Devin Balkcom,
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)コントローラは、視覚言語モデル(VLM)を拡張して動作の監視を行う。 我々は,テキストのみの大規模言語モデル (LLM) が,視覚的観察をテキスト入力に変換する際に,VLAスタイルのコントローラに適応できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.00781789697405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision--Language--Action (VLA) controllers are often built by extending vision--language models (VLMs) with action supervision, relying on multimodal backbones with large data and compute requirements. We demonstrate that a text-only large language model (LLM) can be adapted into a VLA-style controller when visual observations are rendered into a text input using an ASCII representation. This ASCII-as-vision interface enables existing training and deployment stacks for LLMs to efficiently condition on visual state, follow natural-language instructions, and produce constrained, executable actions. We fine-tune and compare multiple LLMs and VLMs across model families and scales, using both expert demonstrations from a planning-based teacher, as well as DAgger for iterative improvement. In a 2D manipulation benchmark, in both simulation and on a physical manipulator, the resulting controllers can identify task-relevant entities and plan feasible action sequences. Our results suggest that ASCII rendering can serve as a lightweight, interpretable modality bridge from images to text, complementing conventional VLA pipelines, and opening directions for VLA research with text-only backbones.
• Abstract（参考訳）: Vision-Language-Action(VLA)コントローラは、大きなデータと計算要求を持つマルチモーダルバックボーンに依存して、アクション監視を備えた視覚言語モデル(VLM)を拡張することで構築されることが多い。 テキストのみの大規模言語モデル(LLM)は,視覚的観察をASCII表現を用いてテキスト入力に変換すると,VLAスタイルのコントローラに適応できることを実証する。 このASCII-as-visionインタフェースにより、LLMの既存のトレーニングおよびデプロイメントスタックが視覚状態を効率的に条件付けし、自然言語命令に従い、制約のある実行可能なアクションを生成することができる。 我々は、計画ベースの教師による専門家によるデモンストレーションと、反復的な改善のためのDAggerを用いて、モデルファミリとスケールの複数のLLMとVLMを微調整し比較する。 2D操作ベンチマークでは、シミュレーションと物理マニピュレータの両方で、結果のコントローラはタスク関連エンティティを特定し、実行可能なアクションシーケンスを計画することができる。 ASCIIレンダリングは、画像からテキストへの軽量で解釈可能なモダリティブリッジとして機能し、従来のVLAパイプラインを補完し、テキストのみのバックボーンを用いたVLA研究の方向性を開くことができる。

関連論文リスト

• HoVLE: Unleashing the Power of Monolithic Vision-Language Models with Holistic Vision-Language Embedding [91.0552157725366]
  本稿では,HoVLEという新しい高性能モノリシックVLMを提案する。 視覚的入力とテキスト入力を共有空間に変換し、LLMはテキストと同じ方法で画像を処理できる。 実験の結果,HoVLEは様々なベンチマークにおいて,主要な構成モデルに近い性能が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T18:59:59Z)
• Where Visual Speech Meets Language: VSP-LLM Framework for Efficient and Context-Aware Visual Speech Processing [56.71450690166821]
  LLM(VSP-LLM)を組み込んだビジュアル音声処理という新しいフレームワークを提案する。 VSP-LLMは、視覚音声認識と翻訳のマルチタスクを実行するように設計されている。 ラベル付きデータのたった30時間で訓練されたVSP-LLMは、唇の動きをより効果的に翻訳できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T07:21:32Z)
• VILA: On Pre-training for Visual Language Models [74.08039416548209]
  ステップ・バイ・ステップ制御可能な比較によるVLM事前学習の設計オプションについて検討した。 私たちは、最先端のモデルよりも一貫して優れたVisual LanguageモデルファミリであるVILAを構築します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T18:58:18Z)
• InfMLLM: A Unified Framework for Visual-Language Tasks [44.29407348046122]
  マルチモーダルな大言語モデル (MLLM) が注目されている。 この作業は、LLMがより視覚的な言語に関連したタスクに取り組むことを可能にすることを目的としている。 InfMLLMは、最先端(SOTA)パフォーマンスまたは最近のMLLMに匹敵するパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T09:58:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。