扩散策略技术全景解析：从基础理论到三维空间应用实践

一、扩散策略基础介绍

1.1 扩散模型概述

1.1.1 扩散模型的建模

扩散模型（Diffusion Model）通过逐步添加噪声到数据并学习逆向去噪过程实现生成任务。其核心数学框架基于随机微分方程（SDE）或分数匹配（Score Matching），通过迭代优化噪声预测网络，最终从纯噪声中恢复目标数据分布。公式表示为：

xt−1=1αt(xt−βt1−αˉtϵθ(xt,t))+σtzxt−1​=αt​​1​(xt​−1−αˉt​​βt​​ϵθ​(xt​,t))+σt​z

其中，ϵθϵθ​为噪声预测网络，zz为随机噪声。

1.1.2 嵌入型扩散模型正向和关键过程

嵌入型扩散模型（Embedded Diffusion）通过将状态或动作序列编码为隐空间向量，结合时序信息建模轨迹生成。正向过程逐步添加噪声破坏轨迹，逆向过程则基于策略网络重建最优轨迹。

1.1.3 扩散模型在生成任务中的应用概览

扩散模型已广泛用于图像生成、视频预测和机器人动作规划。其优势在于生成样本的多样性和对复杂分布的建模能力，尤其在长时程任务中表现优于传统强化学习方法。

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1.2 扩散模型走向具体

1.2.