https://syl.moe5200.com/tags/discrete-diffusion/ Recent content in Discrete Diffusion on 33 Hugo zh-cn 2026 33 Sun, 28 Jun 2026 02:30:00 +0000 https://syl.moe5200.com/posts/vla-wam/discrete-diffusion-vla/ Sun, 28 Jun 2026 02:30:00 +0000 https://syl.moe5200.com/posts/vla-wam/discrete-diffusion-vla/ <p>先前的VLA现在主要分为三种类型，其中两个是基于原先的VLM架构，直接解耦出来，增加上一个MLP头或者连续扩散头，另一个则是传统的自回归类型。但是！将这种决策或生成模块置于主干网络之外，会破坏模型<strong>端到端的表征连续性与推理统一性</strong>，什么意思？就是这基本上就是两个网络，两个人自己玩自己的，还需要分别单独去训练，并且前面的网络训练完之后的结果，并不一定能完全运用到第二个网络之中。但今天我们要讲的这篇论文，它领先式地引入了第一个离散扩散模型VLA在<strong>统一 Transformer 架构</strong>内完成感知、指令对齐、动作解码全流程，完美解决表征割裂问题，能够支持保留预训练的结果，为后续扩展模型和数据集奠定强大基础。 怎么做到的呢？一句话总结就是：先通过动作空间映射为离散的action tokens，再通过动作分块，将完整轨迹切成固定长度的chunk来实现离散扩散，同时，采用二次重掩码和自适应顺序解码两大神器，增加了解码的速度和稳定性。 自适应顺序解码成功地做到了先易后难的机制，先都解码出当前轨迹里置信度高、简单（高频）的动作 token，固定下来，置信度比较低的token保持 masked，重新返回再解码，在多轮推理中，用前一轮中置信度较高的预测作为新的上下文，重新预测那些已经被覆盖掉的不确定token。</p> <p>在Benchmark实验中<img loading="lazy" src="https://syl.moe5200.com/posts/vla-wam/discrete-diffusion-vla/file-20260224102104586.jpg"> Discrete Diffusion在多项评测中领先头筹，在<strong>OOD 泛化实验</strong>实验中，对于采用语音增强和视觉增强两种扰动，这个模型准确率下降仅有1%出头。 思路清爽、效果能打， 给具身智能、机器人动作生成提供了超实用的新方向～</p>