第15章 生成式世界模型（Generative World Models）技术大纲

目录第一章 范式转移：从确定性世界模型到扩散概率建模1.1 传统世界模型的局限性与生成式转向1.1.1 确定性状态转移函数的瓶颈1.1.2 扩散模型作为世界模拟器的理论优势1.1.3 生成式世界模型的定义与能力边界1.2 扩散概率基础与世界建模适配1.2.1 扩散过程与逆过程的形式化定义1.2.2 视频扩散作为状态转移模型1.2.3 条件注入机制与可控性设计1.3 评估指标体系1.3.1 视觉质量指标1.3.2 可控性与规划能力评估第二章 核心架构：扩散式环境模拟器的技术实现2.1 DriveDreamer系列架构解析2.1.1 DriveDreamer v1：两阶段扩散训练管道2.1.2 DriveDreamer-2：LLM增强的开放域生成2.1.3 DriveDreamer4D：4D场景表示与世界模型2.2 Motion Diffuser与轨迹-视频联合建模2.2.1 Epona：自回归扩散世界模型架构2.2.2 动作条件化机制对比2.2.3 长程生成稳定性技术2.3 替代架构与专业化模型2.3.1 潜在世界模型（Latent World Models）2.3.2 机器人操作专用生成式模型2.3.3 自回归vs扩散的混合架构第三章 应用实践：多模态轨迹生成与轻量级复现3.1 自动驾驶中的多模态轨迹生成3.1.1 场景生成驱动的数据增强策略3.1.2 端到端规划与世界模型集成3.1.3 安全验证与不确定性量化3.2 机器人操作的可视化规划3.2.1 视频扩散作为动作验证器3.2.2 跨域迁移与Sim-to-Real3.2.3 实时性优化与边缘部署3.3 基于Stable Diffusion的轻量级世界模型复现3.3.1 架构轻量化设计原则3.3.2 训练数据与计算优化3.3.3 完整复现流程与代码框架3.3.4 进阶扩展方向关键参考文献索引（国外源头）第16章 RL中的对抗性与生成式数据增强技术大纲第一章 困境与范式：Offline RL的数据稀缺与生成式增强1.1 静态数据集的局限性分析1.1.1 分布偏移（Distribution Shift）的双重困境1.1.2 动作空间扰动的脆弱性机理1.1.3 从数据增强到数据生成1.2 生成式数据增强的理论基础1.2.1 扩散模型作为经验生成器1.2.2 生成对抗网络与流模型的增强应用1.2.3 生成式回放缓冲区的信息论基础1.3 对抗性训练在Offline-to-Online过渡中的角色1.3.1 对抗性微调的范式定义1.3.2 保守主义与鲁棒性的统一框架1.3.3 课程学习（Curriculum Learning）策略第二章 核心算法：对抗性微调与生成式回放缓冲区2.1 生成式回放缓冲区（Generative Replay Buffer）架构2.1.1 优先级生成回放（Prioritized Generative Replay, PGR）2.1.2 合成经验回放（SynthER）及其扩展2.1.3 双向生成与能量引导采样2.2 对抗性微调（Adversarial Fine-tuning）技术实现2.2.1 动作空间对抗性注入机制2.2.2 MORAL：基于对抗采样的模型增强2.2.3 离线到在线的平滑过渡策略2.3 基于扰动的数据增强与保守学习2.3.1 CIDQL：扰动插值与分布内保守估计2.3.2 RORL：鲁棒离线强化学习的保守平滑2.3.3 S4RL：自监督扰动增强第三章 应用实践：执行器故障鲁棒性与复现指南3.1 执行器故障鲁棒性建模3.1.1 动作空间扰动的物理建模3.1.2 对抗性微调的故障适应机制3.1.3 鲁棒性评估体系3.2 生成式数据增强的落地实践3.2.1 合成数据的质量控制3.2.2 混合增强策略设计3.2.3 计算效率与内存优化3.3 完整复现：对抗性扰动注入与鲁棒策略训练3.3.1 环境搭建与基线实现3.3.2 对抗性微调核心代码实现3.3.3 生成式回放缓冲区实现3.3.4 超参数调优与诊断关键参考文献索引（国外源头）第17章 RLHF前沿：从PPO到GRPO与DPO技术大纲第一章 范式转移：从PPO到无需价值函数的RL训练1.1 PPO的局限性与Critic-Free转向1.1.1 传统PPO在LLM微调中的瓶颈1.1.2 DeepSeek-R1与Kimi K1.5的技术启示1.1.3 Critic-Free RL的理论优势1.2 组相对策略优化（GRPO）基础理论1.2.1 GRPO的数学形式与目标函数1.2.2 与PPO的结构性对比1.2.3 基于规则奖励的强化学习（RLVR）1.3 DPO：直接偏好优化的离线范式1.3.1 Bradley-Terry模型与偏好似然最大化1.3.2 DPO的"挤压效应"（Squeezing Effect）与局限性第二章 核心算法：GRPO演进、DPO变体与拒绝采样2.1 GRPO的进阶变体与工程优化2.1.1 DAPO：动态采样策略优化2.1.2 AR3PO：自适应Rollout与响应重用2.1.3 SEED-GRPO：语义熵增强的不确定性优化2.2 DPO变体家族：从IPO到ORPO2.2.1 IPO（Identity Preference Optimization）2.2.2 KTO（Kahneman-Tversky Optimization）2.2.3 ORPO（Odds Ratio Preference Optimization）2.2.4 其他前沿变体2.3 拒绝采样（Rejection Sampling）与在线偏好优化2.3.1 RSFT（Rejection Sampling Fine-Tuning）基础范式2.3.2 RSFT的高级变体2.3.3 在线DPO（Online DPO）与迭代变体第三章 应用实践：多模态对齐与GRPO完整复现3.1 多模态偏好对齐（Multimodal Preference Alignment）3.1.1 视觉-语言模型的RLHF适配3.1.2 奖励模型选择与扩展3.1.3 跨模态长链式思考训练3.2 基于Transformers的GRPO训练框架实现3.2.1 核心架构设计3.2.2 关键工程实现细节3.2.3 训练稳定性优化3.3 完整复现：从PPO到GRPO的迁移与对比实验3.3.1 基准环境搭建3.3.2 三阶段训练管道（SFT → RSFT → GRPO）3.3.3 超参数调优与诊断3.3.4 多模态扩展实现关键参考文献索引（国外源头）第一部分 原理详解1.1 传统世界模型的局限性与生成式转向1.1.1 确定性状态转移函数的瓶颈1.1.2 扩散模型作为世界模拟器的理论优势1.1.3 生成式世界模型的定义与能力边界1.2 扩散概率基础与世界建模适配1.2.1 前向加噪与逆过程的形式化定义1.2.2 视频扩散作为状态转移模型1.2.3 条件注入机制与可控性设计1.3 核心架构：扩散式环境模拟器的技术实现1.3.1 多模态条件编码架构1.3.2 时序一致性建模1.3.3 长程生成稳定性机制1.4 应用实践：多模态轨迹生成与轻量级复现1.4.1 轻量级蒸馏策略1.4.2 对抗性微调与鲁棒性1.4.3 多模态对齐机制第二部分 结构化伪代码算法1 前向扩散过程算法2 反向去噪采样算法3 条件化世界模型训练算法4 对抗性微调算法5 组相对策略优化（GRPO）算法6 轻量级知识蒸馏第三部分 代码实现1.1.1 确定性状态转移函数的瓶颈1.1.2 扩散模型作为世界模拟器的理论优势1.1.3 生成式世界模型的定义与能力边界1.2.1 前向加噪与逆过程的形式化定义1.2.2 视频扩散作为状态转移模型1.2.3 条件注入机制与可控性设计1.3.1 多模态条件编码架构1.3.2 时序一致性建模1.3.3 长程生成稳定性机制1.4.1 轻量级蒸馏策略1.4.2 对抗性微调与鲁棒性1.4.3 多模态对齐机制第一章 范式转移：从确定性世界模型到扩散概率建模