SE(3)-Equivariant Diffusion Policy in Spherical Fourier Space(在新窗口打开)
提出 Spherical Diffusion Policy,在球面 Fourier 空间实现 SE(3) 等变,提升 3D 场景变换下的操作泛化。
- 将球面 Fourier 嵌入状态、动作与去噪过程以实现 SE(3) 等变
- 球面 FiLM 与球面去噪 temporal U-net 实现时空等变且高效
- 20 个仿真与 5 个真实机器人任务上显著优于强基线
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最近更新:2026-10-20 18:44
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共 7 篇
提出 Spherical Diffusion Policy,在球面 Fourier 空间实现 SE(3) 等变,提升 3D 场景变换下的操作泛化。
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将人类价值对齐建模为多目标优化,提出 GAPO/P-GAPO 用多梯度下降平衡冲突偏好。
分析 MLLM 越狱根因,提出免训练 SafePTR:在脆弱层剪枝有害 token 并在后续层恢复良性特征。
提出可控语音喜好度的 voice conversion,并用预测器自动标注大规模合成语料以扩展训练数据。
首次研究语码转换场景下的 voice anonymization,构建语料并适配多语匿名模型。
发布西班牙语 TTS 自然度主观标注数据集,并训练自动 MOS 预测模型。
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