HMA

HMA – MIT联合Meta等推出的机器人动作视频动态建模方法

HMA是什么

HMA（Heterogeneous Masked Autoregression）是一种由麻省理工学院、Meta及伊利诺伊大学香槟分校共同开源的技术，旨在建模机器人动作视频的动态表现。该方法依托于异构预训练，利用来自不同机器人实体、领域和任务的观测和动作序列，结合掩码自回归技术，以实现视频预测。HMA提供了离散和连续两种变体，适用于快速生成和高保真度生成，能够有效处理动作空间的多样性，包括不同的动作频率、维度和动作类型，并通过模块化网络架构实现实时高效交互。HMA在机器人学习领域展现了广泛的应用潜力，包括视频模拟、策略评估、合成数据生成以及作为模仿策略的使用，尤其在扩展性和实时性方面表现突出。

HMA的主要功能

• 视频模拟：生成高质量的视频序列，模拟机器人在不同环境中的效果，广泛应用于虚拟环境的交互和测试。
• 策略评估：作为高保真模拟器，评估机器人策略的性能，预测其在真实环境中的表现。
• 合成数据生成：生成大量合成数据，增强机器人训练数据集，提升策略的泛化能力。
• 模仿策略：作为模仿学习的策略，直接预测机器人在特定观测下的动作。

HMA的技术原理

• 异构预训练：
  • 数据来源：通过大量来自不同机器人实体、任务与领域的观测和动作序列数据进行预训练，涵盖从简单到复杂的动作空间。
  • 动作异构性处理：为每个领域设计特定的动作编码器和解码器，将不同的动作空间映射到共享的潜在空间，以处理动作频率、维度和动作空间的异构性。
  • 模块化架构：网络架构由多个动作输入模块（“stem”）、动作输出模块（“head”）和共享的核心时空变换器（“trunk”）组成，支持高效的预训练和灵活扩展。
• 掩码自回归：
  • 掩码目标：在训练过程中，模型基于掩码自编码目标随机掩码部分标记，并根据未掩码的标记预测掩码部分，以学习序列的联合分布。
  • 自回归生成：在推理时，模型逐步取消掩码，生成未来的视频帧和动作序列，从而实现高效且高质量的生成。
  • 两种变体：HMA支持离散变体（生成矢量量化标记）和连续变体（生成软标记），分别适用于快速生成和高保真度生成。

HMA的项目地址

• 项目官网：https://liruiw.github.io/hma/
• GitHub仓库：https://github.com/liruiw/HMA
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/liruiw/hma-base-disc
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.04296
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/liruiw/hma

HMA的应用场景

• 实时视频模拟：快速生成机器人在多种环境中的动作视频，应用于虚拟交互测试，验证策略效果，减少实际部署成本。
• 策略评估：作为高保真的模拟器，评估机器人策略性能，并预测其在真实环境中的表现，以辅助策略优化。
• 合成数据生成：生成大量合成数据，扩充训练数据集，提升策略的泛化能力，尤其在数据稀缺情况下效果显著。
• 模仿学习：直接作为模仿策略，依据当前观测预测机器人动作，快速响应环境变化，提高任务执行效率。
• 长期规划与控制：HMA支持生成长序列的视频和动作预测，助力机器人进行长期规划和模型预测控制，提升复杂任务的完成率。