Diffusion Policy——斯坦福UMI所用的动作预测算法:基于扩散模型的扩散策略(从原理到其编码实现)
本文介绍了扩散策略在机器人视觉运动中的应用,强调其在多模态动作分布、高维输出空间和稳定训练方面的优势。扩散策略通过条件去噪生成机器人行为,结合闭环动作序列和视觉条件化,提升了动作一致性和实时推理能力。同时,文章探讨了Diff-Control的背景及其通过ControlNet整合状态信息以增强动作生成一致性的技术架构。
原文中文,约23900字,阅读约需57分钟。