Stem-OB：基于扩散反演的类干观察进行通用视觉模仿学习

本研究针对视觉模仿学习中存在的在视觉输入扰动（如光照和纹理变化）下缺乏泛化能力的问题。我们提出了一种新方法Stem-OB，利用预训练的图像扩散模型来抑制低级视觉差异，同时保持高级场景结构。实验结果表明，Stem-OB在真实世界应用中成功率平均提升22.2%，展示了其显著的实用价值。