Diffusion Policy——斯坦福机器人UMI所用的扩散策略：从原理到其编码实现(含Diff-Control、ControlNet详解)
原文中文，约23900字，阅读约需57分钟。发表于：。所谓扩散策略，是指将机器人的视觉运动策略表示为条件去噪扩散过程来生成机器人行为的新方法，如下图所示a)具有不同类型动作表示的显式策略(b)隐式策略学习以动作和观察为条件的能量函数，并优化能够最小化能量景观的动作c)通过“条件去噪扩散过程在机器人行动空间上生成行为”，即该扩散策略策略不直接输出一个动作，而是推断出「基于视觉观察的动作-评分梯度」，进行K次去噪迭代。
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。
