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生成ロボットデータ
拡散モデル、NeRF、ビデオ予測などの生成モデルを使用して、物理的に収集されたもの以上のロボット訓練データを合成する。生成されたデータは、稀なシナリオ、新しいオブジェクトの外観、または失敗ケースを補強できる。生成データの品質が重要である — 品質の低い生成データはパフォーマンスを低下させる可能性がある。これはデータ効率的なロボット学習のための活発な研究分野である。
拡散モデル、NeRF、ビデオ予測などの生成モデルを使用して、物理的に収集されたもの以上のロボット訓練データを合成する。生成されたデータは、稀なシナリオ、新しいオブジェクトの外観、または失敗ケースを補強できる。生成データの品質が重要である — 品質の低い生成データはパフォーマンスを低下させる可能性がある。これはデータ効率的なロボット学習のための活発な研究分野である。