diffusion-action-expert
확산 기반 액션 전문가
잠재적 노이즈에서 연속적 액션 청크를 복원하는 조건부 확산 정책으로, 메모리로부터 생성된 액션 토큰을 조건으로 하여 반복적 denoising를 수행한다. 학습은 MSE 손실로 노이즈 예측을 최적화하는 방식으로 진행되며, 추론은 DDIM 샘플링으로 연속 제어 신호를 생성한다. 복잡한 연속 제어를 고품질 궤적으로 변환하는 데 사용된다.
중급
확산 기반 액션 전문가
잠재적 노이즈에서 연속적 액션 청크를 복원하는 조건부 확산 정책으로, 메모리로부터 생성된 액션 토큰을 조건으로 하여 반복적 denoising를 수행한다. 학습은 MSE 손실로 노이즈 예측을 최적화하는 방식으로 진행되며, 추론은 DDIM 샘플링으로 연속 제어 신호를 생성한다. 복잡한 연속 제어를 고품질 궤적으로 변환하는 데 사용된다.
