D-Cubed: 灵巧可塑操作的潜在扩散轨迹优化

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用潜在扩散模型进行机器人灵巧可变形物体操控的轨迹优化，通过渐变自由引导采样方法和反扩散过程，发现并优化可行解，显著超越传统的轨迹优化和竞争基准方法。

本文提出了一种新颖的生成静态和关节3D资产的方法，通过3D自解码器框架将学习到的属性嵌入潜在空间，然后通过解码来渲染具有一致性的外观和几何体积表示。该方法在不需要摄像头信息的情况下进行高效训练，并在各种基准数据集和指标上超越同类别替代方法。

3D自解码器框架 外观和几何体积表示 潜在空间 生成静态和关节3D资产 高效训练
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