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확산 모델
점진적인 노이징 과정을 역으로 학습하는 생성 모델: 훈련 중 T 단계에 걸쳐 데이터에 가우시안 노이즈를 추가하고, 모델은 각 단계에서 노이즈 제거를 학습함. 샘플링은 순수 노이즈에서 시작하여 반복적으로 노이즈를 제거하여 데이터를 생성함. 확산 모델은 고품질의 다양한 샘플을 생성하며 Diffusion Policy로 로봇 액션 생성에 적용됨.
점진적인 노이징 과정을 역으로 학습하는 생성 모델: 훈련 중 T 단계에 걸쳐 데이터에 가우시안 노이즈를 추가하고, 모델은 각 단계에서 노이즈 제거를 학습함. 샘플링은 순수 노이즈에서 시작하여 반복적으로 노이즈를 제거하여 데이터를 생성함. 확산 모델은 고품질의 다양한 샘플을 생성하며 Diffusion Policy로 로봇 액션 생성에 적용됨.