WorldVLA

WorldVLA – 阿里达摩院联合浙大推出的自回归动作世界模型

WorldVLA是阿里巴巴达摩院和浙江大学携手打造的革新性自回归动作世界模型，它巧妙地融合了视觉-语言-动作（VLA）模型与世界模型，构建了一个一体化的框架。该模型通过基于动作和图像理解来预测未来图像，旨在深度学习环境的物理规律，从而优化动作生成。它在性能上超越了的动作模型与世界模型，充分展现了两者间的协同增效作用。

### 什么是 WorldVLA？

WorldVLA，这款由阿里巴巴达摩院与浙江大合研发的自回归动作世界模型，犹如一个智能的“预言家”，它将视觉、语言和动作（VLA）模型与世界模型融为一体。 借助对动作和图像的深刻理解，WorldVLA能预见未来的图像，其根本目标是掌握环境的基本物理规则，以此来精进动作的生成。 动作模型会根据图像观察生成后续动作，辅助视觉理解，反过来，这也有助于世界模型进行视觉生成。 与孤立的动作模型和世界模型相比，WorldVLA的表现更为出色，这有力地证明了世界模型与动作模型之间相互促进的强大作用。 为了解决自回归方式生成一系列动作时可能出现的性能下降问题，WorldVLA引入了注意力掩码策略，在生成当前动作时有选择性地屏蔽先前的动作，从而显著提升动作块生成任务的性能。

### WorldVLA 的核心功能

* **动作生成：** 接收图像和语言指令，生成后续的动作序列，支持连续动作规划，就像为机器人提供行动方案。
* **图像预测：** 基于当前图像和动作，预测未来的图像状态，从而提升视觉预测的精准度，如同预知未来。
* **环境理解：** 深入学习环境的物理规律，增强视觉和动作理解能力，使其更智能地适应环境。
* **双向增强：** 动作模型与世界模型相互促进，如同两个智能体协同工作，共同提升整体性能。

### WorldVLA 的技术精要

* **统一框架：** WorldVLA 将视觉-语言-动作（VLA）模型和世界模型巧妙地整合在一个单一的框架中，利用三个的编码器（图像编码器、文本编码器和动作编码器）将不同模态的数据转化为统一的词汇表中的标记，实现了跨模态的理解和生成。
* **自回归生成：** 模型采用自回归方式进行动作和图像的生成。 动作模型依据历史图像和语言指令生成动作，世界模型则依据历史图像和动作预测未来的图像状态。
* **注意力掩码策略：** 为了解决自回归模型在生成一系列动作时可能出现的性能下降问题，WorldVLA 引入了一种注意力掩码策略。 在生成当前动作时，它会选择性地屏蔽先前的动作，从而减少错误传播，提高动作块生成的性能。
* **双向增强：** WorldVLA 建立在世界模型和动作模型相互作用的基础上，实现了双向增强。 世界模型基于预测未来状态，帮助动作模型更好地理解环境的物理规律；而动作模型则基于生成的动作，帮助世界模型更准确地预测未来的图像状态。
* **训练策略：** WorldVLA 在训练过程中混合使用动作模型数据和世界模型数据，确保模型能够同时掌握动作生成和图像预测的能力。 这种混合训练策略使模型能够在单一架构中实现多种功能。

### 探索 WorldVLA 的世界

* **GitHub 仓库：** [https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldVLA](https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldVLA)
* **HuggingFace 模型库：** [https://huggingface.co/collections/jcenaa/worldvla-685b9df63bdfe8cb67cc71b2](https://huggingface.co/collections/jcenaa/worldvla-685b9df63bdfe8cb67cc71b2)
* **arXiv 技术论文：** [https://arxiv.org/pdf/2506.21539](https://arxiv.org/pdf/2506.21539)

### WorldVLA 的应用场景

* **机器人目标导向任务：** 帮助机器人根据视觉和语言指令完成目标导向的任务，例如将物体从一个位置移动到另一个位置，赋予机器人目标导向的智慧。
* **复杂环境中的精细操作：** 在复杂环境中，如凌乱的桌面或狭窄的空间，生成适应性强的动作，完成精细操作，让机器人应对复杂挑战。
* **人机协作任务：** 在人机协作场景中，理解人类的动作和意图，生成相应的协作动作，提高协作效率，实现人机之间的默契配合。
* **未来场景模拟与预测：** 预测未来的图像状态，帮助机器人提前规划和评估动作后果，例如在自动驾驶中预测道路场景，赋予机器人预见未来的能力。
* **教育与研究平台：** 作为教学工具和研究平台，帮助学生和研究人员理解和实践机器人控制和视觉预测的原理，促进学术研究和人才培养。