action-diffusion

행동 확산 모델은 전체 행동 시퀀스를 노이즈에서 복원하는 확산(denoising) 과정으로 연속 제어 신호를 생성하는 방법이다. VideoUNet의 decoder 특징을 조건으로 받아 1D UNet 구조에서 행동 노이즈를 제거하며, 예측된 행동은 로봇의 6-DoF 그리퍼 포즈와 그리퍼 상태로 해석된다. 본 논문에서는 행동 확산 손실을 비디오 생성기와 결합해 latent가 제어에 유의미한 정보를 담도록 학습시켰다.