Diffusion Policy：革命性的策略扩散模型

最新推荐文章于 2025-05-17 13:47:20 发布
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Diffusion Policy：革命性的策略扩散模型

diffusion_policy[RSS 2023] Diffusion Policy Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diffusion_policy

项目介绍

Diffusion Policy 是一个创新的开源项目，由哥伦比亚大学、丰田研究院和麻省理工学院的顶尖研究人员共同开发。该项目专注于开发一种新颖的策略扩散模型，旨在通过模拟和实际机器人应用中提供高效、灵活的决策策略。Diffusion Policy 不仅在学术界引起了广泛关注，其实际应用潜力也备受业界期待。

项目技术分析

Diffusion Policy 的核心技术基于先进的扩散模型，这是一种概率模型，能够通过逐步迭代过程生成复杂的数据分布。在机器人学和人工智能领域，这种模型特别适用于需要复杂决策和规划的任务。项目团队通过精心设计的配置文件和详细的实验日志，确保了模型的可重复性和透明性。此外，项目支持多种环境（如状态和视觉环境），并提供了完整的训练和评估流程，使得用户可以轻松地在自己的硬件和软件环境中部署和测试模型。

项目及技术应用场景

Diffusion Policy 的应用场景广泛，包括但不限于：

  • 机器人操作：如UR5机器人执行精确的物体抓取和放置任务。
  • 自动驾驶：通过模拟和实际车辆测试，优化驾驶策略。
  • 复杂系统管理：如数据中心的能源管理，通过优化策略减少能耗。

项目特点

  • 多模态支持：项目支持状态和视觉两种环境，适应不同应用需求。
  • 高度可配置：提供详细的配置文件和实验日志，便于用户定制和复现实验。
  • 易于部署：通过Google Colab笔记本和详细的安装指南，用户可以快速上手。
  • 强大的社区支持：由顶尖研究机构和企业的专家共同开发和维护，确保项目的持续更新和技术支持。

Diffusion Policy 是一个集创新性、实用性和易用性于一体的开源项目，无论你是学术研究者还是工业界开发者，都能从中获得巨大的价值。立即尝试 Diffusion Policy，开启你的智能决策新篇章！

diffusion_policy[RSS 2023] Diffusion Policy Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diffusion_policy

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

具身智能 - Diffusion Policy：技术解析与应用实践
03-29 190
是一种基于扩散模型（Diffusion Models）的决策生成框架，专为具身智能（Embodied Intelligence）设计。的过程，在复杂环境中生成鲁棒的动作序列。通过演示数据（IL）或交互数据（RL）构建数据集 D={(si,ai)}D={(si​,ai​)}。状态 ss 处理：CNN（图像） + Transformer（时序传感器数据）。使用 U-Net 结构预测噪声 ϵθ(z,at,t)ϵθ​(z,at​,t)。先训练短时动作生成（T=10），逐步扩展至长序列（T=100）。
终极指南：RNNS、Transformers 和 Diffusion 模型
gongdiwudu的专栏
07-02 3707
作为广泛使用这些工具和模型的人，我的目标是解开 RNN、Transformer 和 Diffusion 模型的复杂性和细微差别，为您提供详细的比较，为您的特定需求提供正确的选择。
Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion精读笔记（一）
SherylBerg的博客
06-12 5450
本篇主要根据论文中内容和引申内容，做出了对于主要技术路线的讲解，接下来可能还会继续更新关于代码和实验复现的相关内容，欢迎批评指正。
Diffusion Policy——从公式和代码角度解析：个人最看好的机器人操控算法
最新发布
小蜗牛的珍贵百宝箱
05-17 635
Diffusion Policy 是一种基于扩散模型的动作预测算法，广泛应用于机器人操控领域。它通过逐步去噪的过程生成机器人在特定环境下的动作序列，能够有效捕捉复杂任务中的潜在策略空间。与传统的强化学习算法不同，Diffusion Policy 利用扩散模型的生成特性，结合前向扩散和反向去噪过程，生成精准的动作。其核心模型通常采用 U-Net 类型的神经网络，通过训练去噪网络来恢复合理的动作序列。训练过程结合了扩散模型和强化学习，优化模型以最大化累积奖励。Diffusion Policy 在复杂任务中表现出
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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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。
探索未来：深度学习中的扩散策略库 - Diffusion Policy
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探索未来：深度学习中的扩散策略库 - Diffusion Policy diffusion_policy[RSS 2023] Diffusion Policy Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diffusion_policy 在人工智能和机器学习领域，模型的...
Diffusion Policy，生成式决策框架
紫金山赵火龙的博客
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解决的是机器人输出的问题，输入端使用非常普通的东西，聚焦于机器人的动作端sd模型输出图片，Diffusion Policy输出机器人动作。
复现Diffusion-policy模型
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1、系统版本： Ubuntu 20.04.6 LTS打开设置，点击关于，查看版本号2、内核：Ubuntu，Linux 5.15.0-122-generic打开终端，输入uname -a命令，可查看内核版本号uname -a。_ubuntu安装实时内核。将diffusion-policy算法部署至franka机械臂上的实验环境包括ubuntu系统与实时内核环境、polymetis环境(基于pytorch的franka实时控制器)和robodiff环境(diffusion-policy模型依赖环境)。
万字长文剖析城市大模型：认知、应用、展望
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理想的，我们还是希望有一个政策知识库，它不是简单的一堆文本的文件夹，而是一个有知识结构的库，具备实时更新、智能检索、语义理解等功能。它通过自主学习，掌握了挖掘、建房屋、收集、打猎这些基本的生存技能，还通过自我驱动，不断探索着这个神奇的世界，去到不同的城市，路过一片片海洋，一座座金字塔，它甚至还会自己搭建传送门。广义的城市大模型的落地实施，需要行业主管部门进行顶层设计和统筹规划，以确保行业共性知识库的合规性，并推动建立一个可扩展、可协同的行业大模型技术架构，同时，探索可持续的运营与服务模式。
AI人工智能时代，Stable Diffusion的教育应用
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本文旨在全面解析Stable Diffusion技术及其在教育领域的创新应用。我们将探讨如何利用这一先进的生成式AI技术来增强教学效果、激发学习兴趣并创造个性化的教育体验。范围涵盖从基础教育到高等教育，以及职业培训等多个教育场景。文章首先介绍Stable Diffusion的技术背景，然后深入其核心原理和架构。接着通过实际代码示例展示教育应用实现，分析多个应用场景，最后讨论未来趋势和挑战。: 一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成AI系统: 在潜在空间而非像素空间运行的扩散模型CLIP。
EnerVerse：智元机器人提出首个机器人4D世界模型，在动作规划任务中达到SOTA水平
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此外，EnerVerse 引入了稀疏记忆机制，借鉴大型语言模型的上下文记忆能力，在训练阶段对历史帧进行高比例随机掩码处理，并在推理阶段以较大时间间隔更新记忆队列，这不仅大幅降低了计算成本，还显著增强了长程任务的生成能力。这一创新设计的核心亮点包括：极速动作预测——生成网络在逆扩散的初始阶段即可迅速输出未来动作序列，无需等待完整的空间构建，确保了动作预测的即时响应。然而，在面对错综复杂的具身任务时，现有方法显露出明显不足：首先，通用视频生成模型在具身场景的优化上存在短板，难以满足具身任务的特殊需求。
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VLA 论文精读（三）Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion
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VLA的Diffusion Policy论文精读
【论文阅读】Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion
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本文介绍了扩散策略，这是一种通过将机器人的视觉运动policy表示为条件去噪扩散过程来生成机器人行为的新方法。我们对来自 4 个不同的机器人操作基准的 15 个不同任务的扩散策略进行了基准测试，发现它始终优于现有的 state-of-the-art 机器人学习方法，平均提高了 46.9%。扩散策略学习动作分布评分函数的梯度，并通过一系列随机朗之万动力学步骤在推理过程中针对该梯度场迭代优化。
Diffusion Policy:基于扩散模型的机器人动作生成策略
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Diffusion Policy:基于扩散模型的机器人动作生成策略
机器人操作——diffusion policy（2023）
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机器人操作领域发论文的热点又来了。扩散模型大概率很难和强化学习结合，因为强化学习需要网络足够小从而在每次更新的很短时间内收敛，不过基于扩散模型的动力学模型可以试试。
哥伦比亚大学突破性的方法- Diffusion Policy：利用Action Diffusion进行视觉运动策略学习
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本论文工作提出了一种名为Diffusion Policy的新型视觉运动策略学习方法，它利用了扩散模型强大的生成建模能力。通过引入时间衰减控制、视觉条件和时间序列扩散transformer等关键技术贡献，Diffusion Policy在各种复杂的机器人操作任务上实现了最佳性能，展示了其在机器人领域的广阔应用前景。
题目：3D Diffusion Policy——通用视觉模仿学习的新里程
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题目：3D Diffusion Policy——通用视觉模仿学习的新里程 3D-Diffusion-Policy[RSS 2024] 3D Diffusion Policy: Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D...
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Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion复现
03-25
### 如何复现论文 'Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion' #### 方法概述 该方法的核心在于通过动作扩散模型（Action Diffusion Model）学习视觉运动策略。具体来说，它结合了显式策略（Explicit Policy）和隐式策略（Implicit Policy），并通过扩散过程优化动作序列的学习效果[^1]。 #### 数据准备 为了复现此方法，需准备好高质量的动作数据集以及对应的环境模拟器。这些数据通常来源于专家演示或真实世界的机器人交互记录。Wang等人提到的数据预处理步骤对于提升模型性能至关重要[^3]。 #### 模型架构设计 模型主要由两部分组成：一是基于扩散机制的动作生成模块；二是用于评估生成动作质量的价值网络或者奖励函数。其中，动作生成模块可以采用条件变分自编码器或其他适合的时间序列建模技术实现[^2]。 以下是简化版的Python伪代码示例： ```python import torch from diffusers import UNet2DModel class DiffusionPolicy(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_size=128): super(DiffusionPolicy, self).__init__() # 定义UNet结构作为核心组件 self.unet = UNet2DModel( sample_size=input_dim, in_channels=hidden_size, out_channels=output_dim, layers_per_block=2, block_out_channels=(hidden_size, hidden_size*2), down_block_types=("DownBlock2D", "AttnDownBlock2D"), up_block_types=("AttnUpBlock2D", "UpBlock2D") ) def forward(self, x, timesteps=None): return self.unet(x, timesteps).sample def train_model(model, dataloader, optimizer, loss_fn, epochs=10): model.train() for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for batch_data in dataloader: inputs, targets = batch_data noise = torch.randn_like(inputs) noisy_inputs = add_noise_to_signal(inputs, noise, timestep_schedule()) predicted_noise = model(noisy_inputs, timesteps=timestep_schedule()) loss = loss_fn(predicted_noise, noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() avg_loss = total_loss / len(dataloader) print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {avg_loss:.4f}") ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的扩散政策框架，并提供了训练循环的基础逻辑。 #### 实验设置与超参数调整 实验过程中需要注意的关键点包括但不限于时间步数的选择、噪声水平控制以及批量大小等因素的影响分析。此外，在实际应用中可能还需要针对特定任务微调一些高级配置选项。 #### 结果验证与改进方向探索 完成初步复现之后，可以通过对比不同条件下得到的结果来进一步完善算法表现。例如尝试引入更多的先验知识指导扩散过程，或是研究更高效的采样方案降低计算成本等。 ---
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