再将 weight 的训练想象成一个 fine-tune 的过程(因为训练一个足够 general 的 diffusion policy,甚至是按照 scaling law 去扩张模型,会产生巨大的运算消耗,我们自然是希望这样一个模型能最终用于丰富的下游任务的,总不能专门
然而,DDPM针对的是图像生成,对于visualmotor policy,需要做出两个改变:① 将输出x替换为robot的动作;② 使去噪过程基于观测: Closed-loop action sequence prediction:本文希望动作的设计应该鼓励时间的一致性和长时期规划的平滑性,同时对于不想看到的观测能够提示reaction。为了达成该目的,本文将diffusion对动作的生成施加...
首先简单理解diffusion diffusion主要的作用是生成图片，输入是image, 输出image， 中间经历加噪，去噪等步...
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...
【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
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...
应用Diffusion Policy对多模态动作分布建模。具体的方案设计 Demonstration Interface Design HD1. Wrist-...
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...
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。
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: 2.采样过程 DDPM中: DQL中: Q-learning Q函数的学习采用了非常常用的double Q-network,同时引入了target network 稳定训练降方差。 总结上面两部分,整体的目标函数可以概括为: ...