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)
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原文中文，约23900字，阅读约需57分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 扩散策略在机器人视觉运动中的应用具有重要性，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。
- 扩散策略能够表达多模态动作分布，通过学习动作评分函数的梯度实现高维输出空间的可扩展性。
- 扩散策略的训练稳定性通过学习能量函数的梯度绕过了负采样的要求，避免了训练不稳定的问题。
- 作者提出了一套关键技术贡献，包括闭环动作序列、视觉条件化和时间序列扩散transformer。
- Diff-Control是基于扩散的状态策略，通过ControlNet整合状态信息以增强动作生成一致性。
- Diff-Control利用时间条件来确保机器人动作生成中的时间一致性，弥合独立策略与状态空间建模之间的差距。
- ControlNet通过锁定原始模型的参数并制作可训练副本，增强了扩散模型的控制能力。
- 实验表明，Diff-Control在多个机器人任务中表现优越，展示了其在复杂环境中的有效性。
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