
RynnVLA-001 – 阿里達(dá)摩院開(kāi)源的視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型
RynnVLA-001 是阿里達(dá)摩院推出的視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型。模型通過(guò)在大量第一人稱(chēng)視角的視頻上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)人類(lèi)操作技能,并隱式遷移到機(jī)器人手臂的操控中。模型結(jié)合視頻生成技術(shù)和變分自編碼器(VAE),能生成連貫、平滑的動(dòng)作序列,更接近人類(lèi)動(dòng)作。模型將“下一幀預(yù)測(cè)”和“下一動(dòng)作預(yù)測(cè)”統(tǒng)一到一個(gè) Transformer 架構(gòu)中,顯著提升機(jī)器人在復(fù)雜任務(wù)中的成功率和指令遵循能力。
RynnVLA-001的主要功能
理解語(yǔ)言指令:接收自然語(yǔ)言指令,例如“將紅色物體移動(dòng)到藍(lán)色盒子中”。
生成動(dòng)作序列:根據(jù)指令和當(dāng)前視覺(jué)環(huán)境,生成連貫、平滑的動(dòng)作序列,驅(qū)動(dòng)機(jī)器人手臂完成任務(wù)。
適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景:處理復(fù)雜的抓取和放置任務(wù),及長(zhǎng)時(shí)域任務(wù),提高任務(wù)成功率。
模仿人類(lèi)操作:通過(guò)從第一人稱(chēng)視角的視頻中學(xué)習(xí),生成的動(dòng)作更接近人類(lèi)自然操作。
RynnVLA-001的技術(shù)原理
第一階段:第一人稱(chēng)視頻生成模型,用大規(guī)模第一人稱(chēng)視角的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)人類(lèi)操作的視覺(jué)模式和物理動(dòng)態(tài)?;?Transformer 的自回歸架構(gòu),預(yù)測(cè)未來(lái)幀,模擬機(jī)器人操作的視覺(jué)推理過(guò)程。
第二階段:變分自編碼器(VAE),將動(dòng)作片段壓縮為緊湊的嵌入向量,減少計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。通過(guò) VAE 解碼器將嵌入向量還原為連貫的動(dòng)作序列,提高動(dòng)作預(yù)測(cè)的平滑性。
第三階段:視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型,將預(yù)訓(xùn)練的視頻生成模型微調(diào)為 VLA 模型,統(tǒng)一“下一幀預(yù)測(cè)”和“下一動(dòng)作預(yù)測(cè)”。用 Transformer 架構(gòu),結(jié)合視覺(jué)輸入和語(yǔ)言指令,生成動(dòng)作嵌入向量,驅(qū)動(dòng)機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)。
RynnVLA-001的項(xiàng)目地址
項(xiàng)目官網(wǎng):https://huggingface.co/blog/Alibaba-DAMO-Academy/rynnvla-001
GitHub倉(cāng)庫(kù):https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnVLA-001
HuggingFace模型庫(kù):https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnVLA-001-7B-Base
RynnVLA-001的應(yīng)用場(chǎng)景
工業(yè)自動(dòng)化:在工業(yè)生產(chǎn)中,驅(qū)動(dòng)機(jī)器人完成復(fù)雜裝配和質(zhì)量檢測(cè)任務(wù),提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
服務(wù)機(jī)器人:在家庭或餐飲服務(wù)中,讓機(jī)器人根據(jù)自然語(yǔ)言指令完成日常服務(wù)任務(wù),如整理物品、送餐等。
物流與倉(cāng)儲(chǔ):在物流倉(cāng)庫(kù)中,指導(dǎo)機(jī)器人完成貨物分揀和搬運(yùn),優(yōu)化庫(kù)存管理流程。
醫(yī)療保?。涸卺t(yī)療領(lǐng)域,輔助手術(shù)操作或康復(fù)訓(xùn)練,提升醫(yī)療服務(wù)的精準(zhǔn)度和效率。
人機(jī)協(xié)作:在人機(jī)協(xié)作場(chǎng)景中,機(jī)器人能更好地理解人類(lèi)指令,實(shí)現(xiàn)自然流暢的人機(jī)互動(dòng)。
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