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TAPESTRY 论文发布:视频扩散骨干转机器人策略

1 篇报道1 个报道来源19 小时前更新

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AI 综述

Jeremy A. Collins 在 arXiv 发布 TAPESTRY 论文,提出一种世界动作模型,将预训练视频扩散 Transformer 复用为机器人策略,把机器人动作视为视频模型潜空间中的单 patch token,推理时无需生成视频。 模型通过视频扩散、视频+动作联合扩散、动作-only 扩散三个目标共享骨干训练,测试时单步 DDIM 即可生成动作。据论文所述,在消费级硬件上每个 action chunk 仅需 84 ms,推理成本显著低于同类联合视频-动作策略。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月27日
  1. arXiv · cs.AI
    TAPESTRY:单一 Transformer 骨干同时支持视频生成与机器人控制

    TAPESTRY 是一种世界动作模型,将预训练视频扩散 Transformer 复用为机器人策略,把机器人动作视为视频模型潜空间中的单 patch token,推理时无需生成视频。模型通过视频扩散、视频+动作联合扩散、动作-only 扩散三个目标共享骨干训练,测试时单步 DDIM 即可生成动作,在消费级硬件上每个 action chunk 仅需 84 ms,推理成本显著低于同类联合视频-动作策略。

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