VPP

VPP – 清华和星动纪元推出的首个AIGC机器人大模型

VPP（Video Prediction Policy）是由清华大学与星动纪元联合打造的首款基于AIGC技术的机器人智能大模型。依托预训练的视频扩散模型，VPP通过海量互联网视频数据，精准预测未来场景，进而生成机器人动作指令。该技术使机器人能够提前感知环境变化，实现高频率的动作预判与执行，同时支持不同人形机器人之间的灵活切换，大幅降低对高质量真实机器人数据的依赖，推动具身智能领域的技术进步。

VPP简介

VPP是一种创新的视频预测策略模型，由清华大学和星动纪元联合开发。它基于领先的视频扩散模型，结合庞大的互联网视频资源，能够直接预测未来场景并生成相应的机器人动作。凭借其出色的前瞻能力，VPP实现了6至10赫兹的预测频率和超过50赫兹的控制频率，保证动作的流畅与及时。它不仅支持多种人形机器人平台的无缝切换，还极大降低了对昂贵且稀缺的真实机器人操作数据的需求。VPP在Calvin ABC-D基准测试中表现优异，几乎达到满分，展示了其在复杂真实环境下灵巧操作的强大能力。通过开源，VPP为智能机器人领域注入了强劲动力。

核心功能

• 未来场景的提前洞察：使机器人在执行动作前能够“预见”环境变化，显著增强适应性和泛化能力。
• 高频率预测与动作执行：支持6-10Hz的视频预测频率和50Hz以上的动作控制频率，确保机器人动作连贯且反应迅速。
• 跨平台机器人学习：能够利用来自不同形态机器人及人类操作的视频数据，减少对专用机器人数据的依赖，降低训练成本。
• 多任务能力与广泛泛化：在抓取、放置、堆叠、倒水、工具使用等复杂操作中表现出色，适应多样化的应用需求。
• 可视化与调试辅助：通过预测生成的视频，提前识别潜在失败场景，方便开发者进行针对性优化和改进。

技术原理

• 视频扩散模型的预测视觉表示：采用预训练的视频扩散模型（如Stable Video Diffusion），通过单步去噪技术生成对未来场景的视觉预测表示，包含当前帧及未来帧信息。
• 动作生成机制：利用Video Former模型聚合时空信息，从预测视觉表示中提炼动作特征。结合扩散策略（Diffusion Policy），实现动作的平滑衔接与精准执行。
• 泛化与优化：基于丰富的互联网视频和机器人操作数据训练，减少对高质量真实机器人数据的依赖。支持跨机器人本体学习，增强模型在不同机器人平台上的适应性和泛用性。

官方网站与项目资料

• 官网链接：https://video-prediction-policy.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/roboterax/video-prediction-policy
• 技术论文（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/2412.14803

主要应用场景

• 家庭服务：协助完成倒水、物品搬运等家务，关爱老人和儿童，提升生活便利性。
• 工业制造：应用于零件抓取、货物搬运和堆叠工作，显著提高生产线效率与自动化水平。
• 医疗辅助：支持手术器械递送、康复训练辅助及病房物品传递，增强医疗服务能力。
• 教育与科研：帮助学生理解复杂操作流程，应用于实验室操作和科研项目中，促进教学与创新。
• 服务行业：如餐厅送餐、酒店行李搬运及公共场所导览，提升服务质量与用户体验。

常见问题解答

• VPP如何降低对真实机器人数据的依赖？
  VPP通过利用海量互联网视频与多机器人数据进行预训练，结合跨平台学习技术，减少了对昂贵且难以获取的真实机器人操作数据的需求。
• 支持哪些类型的机器人？
  VPP支持多种人形机器人平台，能够在不同机器人本体之间灵活迁移和应用。
• 预测频率和控制频率分别是多少？
  VPP实现了6-10Hz的视频预测频率和超过50Hz的机器人动作控制频率，确保动作响应快速且连贯。
• 如何帮助开发者优化模型？
  VPP通过生成预测视频，提前发现潜在失败场景，方便开发者进行针对性调整和性能提升。
• 是否开源？
  是的，VPP已在GitHub公开，方便研究人员和开发者共同推动机器人智能领域的发展。