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从扩散模型出发重构具身智能理论与算法

扩散模型虽然是从图像生成而来，但是在具身智能特别是机器人决策上有很强的能力，如何更好的发掘扩散模型，需要系统解决扩散模型的可控性，与扩散策略的强化学习的联合，以及扩散策略的泛化问题。上科大YesAI Lab从理论, 算法, 应用三个维度系统提出了一套基于扩散模型的具身智能解决思路。 理论：可控扩散模型两大支柱 DSG: 球面高斯约束扩散首次建立损失引导误差下界理论，通过解析解零训练实现的流形约束加速； UniDB系列: 基于随机最优控制构建统一扩散桥框架，揭示传统方法为终端约束极限特例的普适规律。 算法: 扩散强化学习双引擎 QVPO: 首创加权变分训练, 打破扩散模型与强化学习结合的瓶颈，利用扩散模型强大的多模生成能力和探索性，大大提高强化学习样本效率和性能表现； GenPO: 首个On-Policy扩散强化学习范式，让多模态策略真正实现在线训练与高效部署！有望取代PPO在强化学习机器人控制中的主导地位！ 应用：操控泛化与运动泛化 AffordDP 泛化性能最好的机器人操控扩散策略：通过可转移功能性建模，利用基础视觉模型与点云配准实现跨类别泛化，利用DSG引导扩散保持动作流形约束； DreamPolicy 泛化性能最好的机器人运动强化学习：让人形机器人学会「运动想象」突破传统强化学习的「一事一策」瓶颈！实现单一策略驾驭楼梯、沟壑、跑酷障碍等多样地形，零样本泛化至未知地形。

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