大规模视频生成预训练在视觉机器人操作中的应用
通过大规模视频生成预训练,我们展示了基于语言条件的视觉机器人操作对于生成预训练模型的有效性扩展,提供了新的证据,显示出在多任务视觉机器人操作中,经过视频生成预训练的统一 GPT 风格转换器具有显著的泛化能力。
本研究探讨了基于真实世界数据的视觉预训练对机器人操作任务的影响,并提出了一种名为Vi-PRoM的方案,结合了自监督学习和监督学习。实验证明了该方案的优越性。
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通过大规模视频生成预训练,我们展示了基于语言条件的视觉机器人操作对于生成预训练模型的有效性扩展,提供了新的证据,显示出在多任务视觉机器人操作中,经过视频生成预训练的统一 GPT 风格转换器具有显著的泛化能力。
本研究探讨了基于真实世界数据的视觉预训练对机器人操作任务的影响,并提出了一种名为Vi-PRoM的方案,结合了自监督学习和监督学习。实验证明了该方案的优越性。
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