为物体操作的生成世界模型中表示位置性信息
该论文提出了一种视觉-运动策略学习框架,通过人类示范对视频扩散模型进行微调,使用合成的执行结果来控制机器人,弥合人手和机器人操作者之间的具身隔阂。通过四个任务的评估,证明了利用互联网规模的生成模型可以实现更高程度的泛化。
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该论文提出了一种视觉-运动策略学习框架,通过人类示范对视频扩散模型进行微调,使用合成的执行结果来控制机器人,弥合人手和机器人操作者之间的具身隔阂。通过四个任务的评估,证明了利用互联网规模的生成模型可以实现更高程度的泛化。