VPP

VPP是什么

VPP（Video Prediction Policy）是由清华大学与星动纪元联合研发的首个AIGC机器人大模型。该模型基于预训练视频扩散模型，通过学习大量互联网视频数据，实现对未来场景的预测，并据此生成机器人动作。VPP具备高频预测与快速动作执行能力，支持跨人形机器人本体的迁移，有效降低对高质量真实机器人数据的依赖。在Calvin ABC-D基准测试中，VPP表现优异，接近满分。其开源特性为具身智能机器人的发展提供了重要的技术支撑。

VPP的主要功能

• 未来场景预测：使机器人在行动前“预见”未来，提升任务适应性。
• 高频预测与控制：支持6-10Hz的预测频率和超过50Hz的控制频率，增强操作流畅性。
• 跨机器人本体学习：可直接学习不同形态机器人的视频数据，包括人类操作数据，降低数据获取成本。
• 多任务泛化能力：适用于复杂的真实任务，如抓取、放置、堆叠、倒水和工具使用。
• 可解释性与优化：通过预测视频提前识别潜在失败场景，便于开发者进行调试和优化。

VPP的技术原理

• 视频扩散模型的预测性视觉表示：基于预训练的视频扩散模型（如Stable Video Diffusion），学习并预测未来场景。该模型通过单步去噪生成具有未来帧信息的视觉表示。
• 动作生成机制：利用Video Former提取时空信息，结合扩散策略生成机器人动作，实现从预测到执行的高效过渡。
• 优化与泛化能力：通过互联网视频和机器人操作数据进行训练，减少对高质量真机数据的依赖，提升模型的泛化性能。

VPP的项目资源

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

VPP的应用场景

• 家庭服务：可用于家务操作（如倒水、递物）、老年人或儿童照护。
• 工业制造：适用于零件抓取、货物搬运和堆叠等任务，提升生产效率。
• 医疗辅助：可用于手术器械传递、康复训练及病房物品配送。
• 教育与研究：帮助学生理解复杂操作流程，应用于实验教学。
• 服务行业：可用于餐厅送餐、酒店行李搬运及公共场合导览。