arXiv cs.AI· Zhehao Dong, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Yirui Wang, Yang Wang, Yukun Zhou, Boyuan Wang, Chaojun Ni, Runqi Ouyang, Wenkang Qin, Xinze Chen, Yun Ye, Guan Huang, Zhen Lu, Yue Yang·· 1 天前AI 评分39
EMMA：用生成式视觉模型增强机器人控制鲁棒性
EMMA: Enhancing Robotic Control Robustness through a Generative Visual Model
AI 导读
研究者提出 EMMA 框架，通过生成式数据增强 VLA 模型的机器人操作策略，其中 DreamTransfer 是基于 diffusion Transformer 的架构，可生成多视角一致、几何合理的具身操作视频，支持对前景、背景和光照的文本驱动编辑。
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