VidMan: Effective Robot Manipulation Using Implicit Dynamics from Video Diffusion Models

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内容提要

本研究提出了VidMan框架,旨在解决机器人操控中的数据利用不足问题。通过两阶段训练机制,显著提高了预测精度,在CALVIN基准测试中相比现有模型提升了11.7%。

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关键要点

  • 本研究提出了VidMan框架,旨在解决机器人操控中的数据利用不足问题。
  • 采用两阶段训练机制来提高数据利用效率。
  • 该框架在预测机器人动作时运用隐含动态知识,显著提升了预测精度。
  • 在CALVIN基准测试中,相比现有模型实现了11.7%的相对提升。
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