Flow Matching 在具身智能 VLA 模型中的原理与实现（一）

💡论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.02747
💡MIT课程链接：Generative AI with Stochastic Differential Equatio…

VLA（Vision–Language–Action）模型的核心任务是把来自视觉与语言的多模态条件信息，系统性地映射为连贯且可执行的动作或轨迹分布。要在高维连续动作空间中实现这一映射，既要保证生成过程的可控性与物理连贯性，又希望具备高效采样与可评估的概率性质。Flow matching 提供了一类满足这些要求的技术范式：通过直接参数化随时间变化的向量场（velocity field）并训练它去“匹配”将简单基准分布推送到目标数据分布的瞬时流，从而实现从条件到动作的平滑变换。

将 Flow matching 引入具身智能的 VLA 框架，能够在理论上提供一种连贯且可解释的条件生成机制，并在实践上带来较快的确定性采样与较强的条件保持能力。但其实际性能高度依赖于条件融合策略、时间/路径设计、数值求解与正则化手段的协同优化。下面的学习笔记，参考了FM论文、其他FM教程和MIT课程内容，并结合个人学习体会，总结而成。因段落内容较长，将分为四部分发布。