这系列博客假设了读者了解Diffusion models和RL的基本概念,因此一些细节(例如Diffusion的训练loss)就不会啰嗦了。 1 DQL 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...
这里DiffusionPolicy展现出良好的训练稳定性。因为IBC需要通过InfoNCE的方式来更新Energy Model,导致训练不稳定,而Diffusion Policy仅仅需要建模得分函数。 这篇文章的核心点之一是关于连续动作序列的建模,以保持一致性,这一点在另一篇文章ACT也有体现:
扩散策略（Diffusion Policy）之所以被广泛应用于机械臂控制而不是机器人行走控制，主要是因为其在处理高度...
将单任务的diffusion policy行为克隆方法拓展成以文本指令为条件的多任务策略，从而distilling down到真机部...
扩散策略(Diffusion Policy, DP)给机器人动作生成提供了一个新的思路,并且在多个任务上取得了非常大的提升。扩散模型已经被证明在生成图像上非常有效,那么本质上就说明DP是可以处理高维数据的生成任务。那么对于机器人控制来说,是否可以用他来生成动作?首先机器人动作生成有一个问题是multimodal action distributions,这里...
组合扩散模型可以独立地或同时地基于成对的组合问题和解进行训练。在测试时，Diffusion-CCSP泛化到未见过的...
扩散策略（Diffusion Policy, DP）给机器人动作生成提供了一个新的思路，并且在多个任务上取得了非常大的...
【Diffusion Policy】Diffusion+模仿学习 原文 Pearce, Tim, et al. "Imitating human behaviour with diffusion models."arXiv preprint arXiv:2301.10677(2023). Motivation 利用diffusion较强的拟合能力,来学习通常来讲较复杂、多模态的人类行为。 Framework
主页:Diffusion Policy Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion 1.insight 我们想拿起一个杯子的时候,可以从杯子上面,杯子旁边,或者杯子底部拿起来,这种叫做behavioral multimodality(行为多模态),但是之前用行为克隆BC的方法很难让机器人学会这种行为多模态。
这篇论文的思路比较暴力,基本就是把生成动作的生成器换用diffusion model,价值函数的学习仍然沿用传统的 Q-learning 方式。 Diffusion Policy 首先,Diffusion Policy形式化为: 在生成器部分,采用的是固定状态作为条件的条件生成: 训练目标 DDPM中: DQL中: