视觉-语言-动作模型 (VLA) 是处理视觉和语言的多模态输入并输出机器人动作以完成具身任务的模型。它们是具身智能领域在机器人策略指令跟随的基石。这些模型依赖于强大的视觉编码器、语言编码器和动作解码器。它们需要强大的视觉编码器、语言编码器和动作解码器。为了提高各种机器人任务的性能,一些 VLA 优先获取优质的预...
OpenVLA 是一个 7B 参数开源视觉-语言-动作模型,在 Open X-Embodiment 数据集的 970,000 个机器人场景上进行了训练。其架构结合了 600M 参数视觉编码器(利用 SigLIP 和 DinoV2 模型)和 7B 参数 Llama 2 语言模型主干。OpenVLA 以其在通用机器人操作任务中的出色表现而著称,在使用更少参数的情况下,其性能优...
其中,大规模视觉-语言-动作(Vision-Language-Action,VLA)模型的发展尤为引人注目,这些模型使机器人能够执行由自然语言指令引导的复杂任务,并有可能管理偏离训练分布的对象或环境。此外,通过微调,它们还能迅速适应新任务和实体。 大型VLA模型显著的泛化能力可归因于其庞大的模型规模以及作为其基础的强大视觉-语言模型(Visio...
一种很有前途的训练通用策略方法是视觉-语言-动作模型(VLA;[10, 17, 39, 67, 7, 63, 73, 71, 13, 11])。VLA 对在互联网规模的图像和文本数据上预训练的视觉语言模型进行微调,以进行机器人控制。这样做有多个好处:使用具有数十亿个参数的大型视觉语言模型主干,可以为策略提供拟合大型机器人数据集所需的表...
RobotSense自动驾驶决策框架是现阶段能够真正将VLA (Vision-Language-Action 模型)概念落地于Robotaxi场景的自动驾驶框架,其结合了视觉(Vision)、语言(Language)和动作(Action)三个模态的数据,通过深度学习技术实现对复杂场景的理解和决策。 2. 框架设计 2.1 框架总体架构...
OpenVLA是由斯坦福大学、加州大学伯克利分校、谷歌DeepMind等机构联合开发的一款开源视觉-语言-动作(VLA)模型。它基于7B参数的Prismatic-7B视觉-语言模型,结合了先进的视觉编码器,可以从输入图像中提取特征,并通过语言指令指导机器人执行复杂任务。 技术特点 数据集与训练 ...
OpenVLA,一个7 B参数的开源视觉语言动作模型(VLA),在Open X-Embodiment数据集的970 k机器人集上进行了训练。OpenVLA为通用机器人操作策略设定了一个新的艺术状态。它支持开箱即用控制多个机器人,并可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人领域。OpenVLA权重和PyTorch训练管道是完全开源的,可以从HuggingFace下载和微调...
第二代端到端:VLA(视觉-语言-动作)。第二代端到端也准备来了,理想昨天财报也有提到,理想 L4 的预研是通过车端 VLA +云端世界模型做强化学习。什么是 VLA,和第一代端到端有什么区别?VLA 大白话就是:没有了系统二,直接靠一个系统输出轨迹。但二代端到端的出现基本都是冲着 Thor 来的,也是明年一大技术主流...
Robotics Transformer 2（或 RT-2）是首个视觉-语言-动作 (VLA) 模型。RT-2是一个基于Transformer的模型，根据网络上的文本和图像进行训练，可以直接输出机器人动作。就像语言模型通过网络文本进行训练来学习一般思想和概念一样，RT-2 也可以从网络数据中传输知识来告知机器人行为。换句话说，RT-2可以与机器人说话...
SOLAMI 通过使用端到端的社交视觉-语言-动作模型,让用户能够在沉浸式 VR 环境中通过语音和肢体语言与 3D 自主角色进行交互,该模型在合成的多模态数据集 SynMSI 上进行训练。 在预训练阶段,使用动作文本和语音文本相关任务来训练模型,以使语音和动作模式与语言保持一致。在指令调整阶段,使用社交多模态多轮交互数据来...