1、在具身智能领域，机器人操作的执行（action）是木桶最短的板，而 Diffusion Policy 的核心价值在于改善了具身控制面对的多模态分布、时序相关性和训练稳定性的挑战。[5]① Diffusion Policy 的一作迟宬表示：这个技术解决的是机器人输出的问题，过往很多工作都注重在解决输入的问题，但机器人最终要执行，我们的工作...
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。 具体来说,DQL 被设计用于 Offline RL 任务,...
1、在具身智能领域,机器人操作的执行(action)是木桶最短的板,而 Diffusion Policy 的核心价值在于改善了具身控制面对的多模态分布、时序相关性和训练稳定性的挑战。[5] ① Diffusion Policy 的一作迟宬表示:这个技术解决的是机器人输出的问题,过往很多工作都注重在解决输入的问题,但机器人最终要执行,我们的工作就在...
这张图可以看到,BC-RNN和IBC几乎只会学习到一种模式,而BET在两种模式中混乱,但是Diffusion Policy学习到了两种模式,并且保持了一致性。 另一个极大的优点是动作序列的预测,以保证一致性,DiffusionModel可以轻松的扩展维度,而如果使用分桶的方式对IBC等进行扩展,则会复杂度巨大。对动作序列建模有两个巨大的好处:一致...
要事解读 ①Diffusion Policy 做具身控制会比 VLM 更有前途吗? 日期:4 月 26 日 事件:黄仁勋近期对人形机器人的预测使业界对具身智能的讨论又开始升温。就具身智能领域当前的进展,许多工作聚焦于通过基础模型解决具身感知、导航等任务。但在 CoRL 2023 的一场辩论中,MIT CSAIL 机器人中心主任、丰田研究院副总裁 ...
扩散策略（Diffusion Strategy）通常用于控制机械臂运动而不是机器人的行走，主要基于以下考虑：环境复杂性...
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系列文章笔记 齐思用户 Invalid Date 写了一条评论 -扩散模型是机器学习的一个关键领域,主要关注学习变换以最大化证据下界(ELBO)。 -它们通过迭代细化图像来操作,类似于逆转随机梯度下降。 -扩散模型中的引导组件基于文本提示改变样本空间。 -这些模型并不局限于从无到有的一步图像创建。 -去噪扩散...
政策扩散(Policy Diffusion)是创新政策的传播。其研究兴起于20世纪60年代末,大部分扩散的研究一直被美国所引导,尽管研究主要 …www.pipa.com.cn|基于11个网页 2. 政策散布 ...括政策创新(policy innovation)、政策散布(policy diffusion)、政策选择(policy selection)和政策持续(policy persistence)。其…doc.mbalib...
To tackle this challenging problem, we present 3D Diffusion Policy (DP3), a novel visual imitation learning approach that incorporates the power of 3D visual representations into diffusion policies, a class of conditional action generative models. The core design of DP3 is the utilization of a ...