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Diffusion Policy
Uma abordagem de política visuomotora usando difusão para gerar ações de robôs.
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genrl · mazpie
GenRL: Os modelos mundiais de base multimodal permitem fundamentar a linguagem e os prompts de vídeo em domínios incorporados, transformando-os em sequências de estados latentes do modelo mundial. Sequências de estado latente podem…
Visão geral
GenRL: Os modelos mundiais de base multimodal permitem fundamentar a linguagem e os prompts de vídeo em domínios incorporados, transformando-os em sequências de estados latentes do modelo mundial. Sequências de estado latente podem…
Objetivo do editor: [NeurIPS 2024] GenRL: Modelos mundiais de base multimodal permitem fundamentar a linguagem e os prompts de vídeo em domínios incorporados, transformando-os em sequências de estados latentes do modelo mundial. Sequências de estados latentes podem ser decodificadas utilizando o decodificador do modelo, permitindo a visualização do comportamento esperado, antes de treinar o agente para executá-lo.
Revise interfaces de observação/ação, pontos de verificação, incorporações de robôs e requisitos de adaptação. O licenciamento de código de repositório não licencia automaticamente pesos ou dados de treinamento.
Informações do projeto
- Mantenedor
- mazpie
- Idioma principal
- Python
- Licença de código de repositório
- MIT
- Licença de peso de modelo
- Não registrado
- Licença de conjunto de dados
- Não registrado
- Licença de design de hardware
- Não registrado
- Manutenção
- Não arquivado nos últimos metadados registrados
- Último push de repositório observado
- 2025-04-04
As licenças de código não cobrem automaticamente pesos de modelos, conjuntos de dados ou designs de hardware. Detalhes de licença não registrados requerem confirmação com o editor.
Seções de documentação
- GenRL: Multimodal-foundation world models for generalization in embodied agents
- 📰 Updates
- Get started
- Creating the environment
- Downloading InternVideo2
- Data
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