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DreamX:视频扩散模型学通用潜在动作

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AI 综述

Jisoo Kim 等作者发布论文提出 DreamX,将预训练视频扩散模型改造为通用潜在动作学习器,把每帧潜在视频从 1,200 个 token 压缩到 4 个,压缩约 300 倍。 在 LARY-Bench 上,DreamX 在潜在动作模型中达到当前最优表现,并支持跨人类与机器人等不同具身、环境和动作参数化的零样本动作迁移。其共享潜在动作空间还可用于策略学习,降低基于视频扩散模型的策略计算成本。

AI 根据报道生成 · 4 小时前更新

报道时间线

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11月4日
  1. arXiv · cs.AI
    DreamX:把视频扩散模型变成通用潜在动作学习器

    DreamX 将预训练视频扩散模型改造为通用潜在动作学习器,把每帧潜在视频从 1,200 个 token 压缩到 4 个,压缩约 300 倍。在 LARY-Bench 上,它在潜在动作模型中达到当前最优表现,并支持跨人类与机器人等不同具身、环境和动作参数化的零样本动作迁移。该共享潜在动作空间还可用于策略学习,降低基于视频扩散模型的策略计算成本。

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1011月4日 14:00
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