GRS：从现实世界图像生成机器人仿真任务
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本文提出了一种新颖的系统GRS，旨在解决机器人、计算机视觉和AR/VR中的真实到仿真的挑战。GRS利用先进的视觉语言模型创建数字双胞胎仿真，从单一的现实世界RGB-D观察中生成多样且可解的任务，以便为虚拟智能体训练提供支持。实验结果表明，该系统能够准确识别对象对应关系，从而生成与输入环境紧密匹配的任务环境，提高自动化仿真任务生成的效率。
人工智能的发展依赖规模化，但机器人学面临数据集获取难题。RoboCasa是一个专注厨房环境的大规模仿真框架，提供逼真的3D物体和多样化场景。通过生成式AI工具，设计了100个任务系统评估，结合人类演示和自动化轨迹生成，减少人力负担。实验显示，合成数据在模仿学习和真实任务中有巨大潜力。
