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생성형 로봇 데이터
생성형 모델(확산 모델, NeRF, 비디오 예측)을 사용하여 물리적으로 수집한 것 이상의 추가 로봇 훈련 데이터를 합성하는 방법. 생성된 데이터는 드문 시나리오, 새로운 물체 외형, 또는 실패 사례를 보강할 수 있다. 생성된 데이터의 품질이 중요하다 — 품질이 낮은 생성 데이터는 성능을 해칠 수 있다. 이는 데이터 효율적인 로봇 학습을 위한 활발한 연구 분야이다.
생성형 모델(확산 모델, NeRF, 비디오 예측)을 사용하여 물리적으로 수집한 것 이상의 추가 로봇 훈련 데이터를 합성하는 방법. 생성된 데이터는 드문 시나리오, 새로운 물체 외형, 또는 실패 사례를 보강할 수 있다. 생성된 데이터의 품질이 중요하다 — 품질이 낮은 생성 데이터는 성능을 해칠 수 있다. 이는 데이터 효율적인 로봇 학습을 위한 활발한 연구 분야이다.