HMA – MIT联合Meta等推出的机器人动作视频动态建模方法-爱论文

HMA是什么

HMA（Heterogeneous Masked Autoregression）是麻省理工学院、Meta和伊利诺伊大学香槟分校开源的，用在建模机器人动作视频动态的方法。HMA基于异构预训练，用不同机器人实体、领域和任务中的观测和动作序列，结合掩码自回归技术生成视频预测。HMA支持离散和连续两种变体，分别用在快速生成和高保真度生成，处理动作空间的异构性，包括不同的动作频率、维度和动作空间，基于模块化网络架构实现高效的实时交互。HMA在机器人学习中具有广泛的应用前景，包括视频模拟、策略评估、合成数据生成和作为模仿策略使用，在扩展性和实时性方面表现出色。

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动作效果，用在虚拟环境中的交互和测试。策略评估：作为高保真度的模拟器，评估机器人策略的性能，预测策略在真实环境中的表现。合成数据生成：生成大量的合成数据，增强机器人的训练数据集，提升策略的泛化能力。模仿策略：直接作为模仿学习的策略，预测机器人在给定观测下的动作。

HMA的技术原理

异构预训练：数据来源：用来自不同机器人实体、任务和领域的大量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：基于为每个领域设计特定的动作编码器和解码器，将不同动作空间映射到共享的潜在空间中，处理动作频率、维度和动作空间的异构性。模块化架构：网络架构包括多个动作输入模块（“stem”）和动作输出模块（“head”），及共享的核心时空变换器（“trunk”），支持高效预训练和灵活扩展。掩码自回归：掩码目标：在训练时，模型基于掩码自编码目标随机掩码部分标记，并基于未掩码的标记预测掩码部分，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。既高效又能保持高生成质量。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），分别用在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/HMAHuggingFace模型库：https://huggingface.co/liruiw/hma-base-discarXiv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：快速生成机器人在不同环境中的动作视频，用在虚拟交互测试，验证策略效果，节省实际部署成本。策略评估：作为高保真模拟器，评估机器人策略性能，预测策略在真实环境中的表现，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，提升策略泛化能力，尤其在数据稀缺时效果显著。模仿学习：直接作为模仿策略，根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。