扩散模型直接生成人形机器人控制网络权重

研究团队提出一种潜在扩散框架，直接对人形机器人控制网络的权重分布建模并生成可部署的网络。该框架将线性自编码器与 Diffusion Transformer 结合，在 Unitree G1 上训练后，生成的网络可实机完成行走、跳舞和回旋踢等动作。 研究还发现，网络第一层权重中存在一致反映机器人运动学先验的结构性规律，且这一先验在强化学习和模仿学习两种训练方式下都会出现。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。