VPP – 清華和星動紀元推出的首個AIGC機器人大模型

VPP（Video Prediction Policy）是由清華大學與星動紀元聯合打造的首款基于AIGC技術的機器人智能大模型。依托預訓練的視頻擴散模型，VPP通過海量互聯網視頻數據，精準預測未來場景，進而生成機器人動作指令。該技術使機器人能夠提前感知環境變化，實現高頻率的動作預判與執行，同時支持不同人形機器人之間的靈活切換，大幅降低對高質量真實機器人數據的依賴，推動具身智能領域的技術進步。

VPP簡介

VPP是一種創新的視頻預測策略模型，由清華大學和星動紀元聯合開發。它基于領先的視頻擴散模型，結合龐大的互聯網視頻資源，能夠直接預測未來場景并生成相應的機器人動作。憑借其出色的前瞻能力，VPP實現了6至10赫茲的預測頻率和超過50赫茲的控制頻率，保證動作的流暢與及時。它不僅支持多種人形機器人平臺的無縫切換，還極大降低了對昂貴且稀缺的真實機器人操作數據的需求。VPP在Calvin ABC-D基準測試中表現優異，幾乎達到滿分，展示了其在復雜真實環境下靈巧操作的強大能力。通過開源，VPP為智能機器人領域注入了強勁動力。

核心功能

• 未來場景的提前洞察：使機器人在執行動作前能夠“預見”環境變化，顯著增強適應性和泛化能力。
• 高頻率預測與動作執行：支持6-10Hz的視頻預測頻率和50Hz以上的動作控制頻率，確保機器人動作連貫且反應迅速。
• 跨平臺機器人學習：能夠利用來自不同形態機器人及人類操作的視頻數據，減少對專用機器人數據的依賴，降低訓練成本。
• 多任務能力與廣泛泛化：在抓取、放置、堆疊、倒水、工具使用等復雜操作中表現出色，適應多樣化的應用需求。
• 可視化與調試輔助：通過預測生成的視頻，提前識別潛在失敗場景，方便開發者進行針對性優化和改進。

技術原理

• 視頻擴散模型的預測視覺表示：采用預訓練的視頻擴散模型（如Stable Video Diffusion），通過單步去噪技術生成對未來場景的視覺預測表示，包含當前幀及未來幀信息。
• 動作生成機制：利用Video Former模型聚合時空信息，從預測視覺表示中提煉動作特征。結合擴散策略（Diffusion Policy），實現動作的平滑銜接與精準執行。
• 泛化與優化：基于豐富的互聯網視頻和機器人操作數據訓練，減少對高質量真實機器人數據的依賴。支持跨機器人本體學習，增強模型在不同機器人平臺上的適應性和泛用性。

官方網站與項目資料

• 官網鏈接：https://video-prediction-policy.github.io/
• GitHub倉庫：https://github.com/roboterax/video-prediction-policy
• 技術論文（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/2412.14803

主要應用場景

• 家庭服務：協助完成倒水、物品搬運等家務，關愛老人和兒童，提升生活便利性。
• 工業制造：應用于零件抓取、貨物搬運和堆疊工作，顯著提高生產線效率與自動化水平。
• 醫療輔助：支持手術器械遞送、康復訓練輔助及病房物品傳遞，增強醫療服務能力。
• 教育與科研：幫助學生理解復雜操作流程，應用于實驗室操作和科研項目中，促進教學與創新。
• 服務行業：如餐廳送餐、酒店行李搬運及公共場所導覽，提升服務質量與用戶體驗。

常見問題解答

• VPP如何降低對真實機器人數據的依賴？
  VPP通過利用海量互聯網視頻與多機器人數據進行預訓練，結合跨平臺學習技術，減少了對昂貴且難以獲取的真實機器人操作數據的需求。
• 支持哪些類型的機器人？
  VPP支持多種人形機器人平臺，能夠在不同機器人本體之間靈活遷移和應用。
• 預測頻率和控制頻率分別是多少？
  VPP實現了6-10Hz的視頻預測頻率和超過50Hz的機器人動作控制頻率，確保動作響應快速且連貫。
• 如何幫助開發者優化模型？
  VPP通過生成預測視頻，提前發現潛在失敗場景，方便開發者進行針對性調整和性能提升。
• 是否開源？
  是的，VPP已在GitHub公開，方便研究人員和開發者共同推動機器人智能領域的發展。