RoboTryOn 用人类视频合成机器人演示
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RoboTryOn 用人类视频合成机器人演示
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AI 综述
RoboTryOn 作者团队提出一种把人类视频转成机器人演示的方法:保留演示动作、物体和背景,只把画面中的人替换成参考图指定的目标机器人,作者称其为“虚拟试穿”。方法先用自回归方式转换关键帧并引导视频合成,运动以人手骨架为条件,再用融合深度特征的逆动力学模型从合成视频推断动作标签,供策略学习使用。 作者称,在无需这些任务真实机器人演示的情况下,仅用合成数据训练的策略在包括双臂操作在内的新任务上平均成功率从 2% 提升到 60%,并以约三分之一的采集成本达到纯遥操作示教策略的水平。这些效果来自作者团队的实验报告,覆盖多种人形机器人形态。
AI 根据报道生成 · 4 天前更新
最新进展11月5日 13:00
RoboTryOn:用虚拟试穿将人类视频合成机器人灵巧操作演示报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.RORoboTryOn:用虚拟试穿将人类视频合成机器人灵巧操作演示
RoboTryOn 提出把人类到机器人的转换当作虚拟试穿,保留演示动作、物体和背景,只把人类替换成参考图指定的目标机器人。方法自回归转换关键帧并以其引导视频合成,运动以人手骨架为条件,再用带深度特征的逆动力学模型(IDM)从合成视频推断动作标签用于策略学习。实验显示,仅用合成数据训练的策略在包括双臂操作在内的新任务上平均成功率从2%提升到60%,且约三分之一采集成本即可达到纯遥操作示教策略的水平。
11月3日
- HuggingFace Daily Papers精选RoboTryOn:用虚拟试穿将人类视频合成为灵巧机器人演示
RoboTryOn 提出把人类到机器人的转换视为虚拟试穿,保留演示动作、将人替换为参考图指定的目标机器人,并保持任务、物体和背景不变。方法自回归转换关键帧引导视频合成,运动以人手骨架为条件,再用融合深度特征的逆动力学模型(IDM)从合成视频推断动作标签用于策略学习。
本事件热度走势
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- 1011月5日 14:00
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