如果要对于checkpoint进行评估,从而找到最好的那一个作为最终的policy,显然会很麻烦。 这里作者就论述了为什么DP的训练更稳定: 一个隐性的policy使用一个能量模型(EBM)表示了动作的分布(什么是policy): p_{\theta}(a|o) = \frac{e^{-E_\theta(o,a)}}{Z(o,\theta)} 其中Z就是归一化项,o和a分别表示...
除了作为Diffusion Policy的一作,迟宬也是RSS 2022 Best Paper “Iterative Residual Policy for Goal-Conditioned Dynamic Manipulation of Deformable Objects”的一作;此外他也参与了RoboNinja(切牛油果)和DextAIRity(吹风叠衣服)两篇很有趣的操作工作(将机器人的手牵向人类的手:灵巧操作华人论文综述)。关于宋舒然...
科技猛兽 清华大学 自动化系硕士 本系列已授权极市平台,未经允许不得二次转载,如有需要请私信作者。 太长不看版 端侧文生图扩散模型的成功范式。 Diffusion Transformer (DiT) 已经成为图像生成的主要架构。然而,Sel…阅读全文 赞同5 1 条评论 分享收藏 ...
第二点质疑是研究人员对扮演「狱卒」的参与者进行了诱导，包括训练他们如何使用严苛的手段对待犯人。如果...
Diffusion Policy—基于扩散模型的机器人动作生成策略 王建明 CFA 特许金融分析师资格证持证人 前几天听CoRL大佬辩论大模型能带来通用机器人吗?Russ Tedrake这个非常Model Based的人竟然坐在了Learning一方,并反复提及Diffusion Policy。我非常好奇这个D…阅读全文 赞同718 36 条评论 分享收藏...
Diffusion Q-learning(DQL)是 Diffusion Policy 和 Q-learning 的粗暴结合,属于最直接的途径,将 Diffusion model 表示的复杂概率分布作为策略,直接最大化 Q function,因为以前的 RL 算法大都用一个 Gaussian 作为 policy,因此 Diffusion model 能够带来显而易见的增益。
一步策略(One-Step Policy):用于实际部署,生成动作时无需迭代采样,显著提高推理效率 LTR 确保一步策略的动作生成在离线数据分布的高密度区域内,同时结合 Q 值最大化目标,引导策略生成高回报的动作。每次迭代对Q函数、Diffusion Policy和one-step policy进行更新。
第一层: 不要造假 此图中的Diederik Stapel就落在这一层。此人曾经是社会心理学界叱咤风云的大佬。
记得两年前刚投稿ICLR时,扩散策略(Diffusion Policy)还基本是一个纯理论的概念,全网只有寥寥两三篇arxiv,而现在它俨然已成为RL和具身领域的“显学”了。组里目前也在探索大规模扩散通用具身智能体的构建(RDT-1B)。最近闲了点,打算梳理一下近两年领域的理论进展,也算总结下自己研究的心路历程,做个宣… ...
code Link:https://github.com/real-stanford/diffusion_policy Contribution Closed-loop action sequences:主要是输出了一个固定长度的动作序列,取其中前面的一部分动作执行,没有执行的动作一定程度上能够作为下一次推理的prompt,有个warm-starting的作用。