扩散策略的变体与改进：从3D扩散策略到赋能人形机器人的iDP3(含Diff-Control和ControlNet详解)
原文中文，约6800字，阅读约需17分钟。发表于：。问题表述作者将人形操作任务表述为一个离散时间马尔可夫决策过程，由一个元组定义：，其中是状态空间，是动作空间，是转移概率，是奖励函数，是折扣因子，是初始状态分布在他们的背景下，S是捕捉机器人和物体状态的原始RGB-D观测空间，A是人形机器人运动指令的空间，R是稀疏奖励函数，当任务完成时返回1解决任务的目标是找到一个策略π，以最大化从µ中抽取的广泛初始配置在测试时的预期任务成功率那又什么叫做开放世界呢。
在10月23日的长沙程序员节开幕式上，开发者被邀请来长沙工作与创业。文章介绍了改进的3D扩散策略iDP3和OKAMI人形机器人，后者通过单个RGB视频模仿人类操作，并结合视觉模型识别物体，提升在不同环境中的操作能力。
