論文の概要: DexDiffuser: Generating Dexterous Grasps with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02989v3
• Date: Wed, 06 Nov 2024 16:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:20:25.470000
• Title: DexDiffuser: Generating Dexterous Grasps with Diffusion Models
• Title（参考訳）: DexDiffuser:拡散モデルによるDexterous Graspsの生成
• Authors: Zehang Weng, Haofei Lu, Danica Kragic, Jens Lundell,
• Abstract要約: DexDiffuserは、部分的なオブジェクトポイントの雲の把握を生成し、評価し、洗練する新しい巧妙な把握方法である。 DexDiffuserは、最先端のマルチフィンガーグリップ生成メソッドFFHNetを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.036638277017843
• License:
• Abstract: We introduce DexDiffuser, a novel dexterous grasping method that generates, evaluates, and refines grasps on partial object point clouds. DexDiffuser includes the conditional diffusion-based grasp sampler DexSampler and the dexterous grasp evaluator DexEvaluator. DexSampler generates high-quality grasps conditioned on object point clouds by iterative denoising of randomly sampled grasps. We also introduce two grasp refinement strategies: Evaluator-Guided Diffusion (EGD) and Evaluator-based Sampling Refinement (ESR). The experiment results demonstrate that DexDiffuser consistently outperforms the state-of-the-art multi-finger grasp generation method FFHNet with an, on average, 9.12% and 19.44% higher grasp success rate in simulation and real robot experiments, respectively. Supplementary materials are available at https://yulihn.github.io/DexDiffuser_page/
• Abstract（参考訳）: DexDiffuser(デックスディフューザー)は、部分的な物体点の雲を生成、評価、精査する、新しいデクスタラスな把握方法である。 DexDiffuserは、条件拡散に基づくグリップサンプリング器DexSamplerと、デクスタラスグリップ評価器DexEvaluatorを含む。 DexSamplerは、ランダムにサンプリングされたグリップの反復的 denoising により、オブジェクトポイントクラウド上で条件付けられた高品質なグリップを生成する。 Evaluator-Guided Diffusion (EGD) と Evaluator-based Sampling Refinement (ESR) の2つのグリップリファインメント戦略を導入する。 実験の結果、DexDiffuser は最先端のマルチフィンガーグリップ生成法FFHNet を平均 9.12% と 19.44% で、シミュレーションと実ロボット実験において、常に上回っていることがわかった。 追加資料はhttps://yulihn.github.io/DexDiffuser_page/で公開されている。

関連論文リスト

• MRS: A Fast Sampler for Mean Reverting Diffusion based on ODE and SDE Solvers [12.639167101005695]
  平均回帰(MR)拡散は微分方程式(SDE)の構造を直接修飾する 現在のトレーニングフリーの高速サンプリング器はMR拡散には直接適用されない。 MR拡散のサンプリングNFEを削減するため, MRS (MR Sampler) という新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T14:57:33Z)
• Single-Step Consistent Diffusion Samplers [8.758218443992467]
  既存のサンプリングアルゴリズムは通常、高品質なサンプルを作成するために多くの反復的なステップを必要とする。 単一ステップで高忠実度サンプルを生成するために設計された新しいサンプルクラスである,一貫した拡散サンプリングを導入している。 提案手法は,従来の拡散サンプリング装置で要求されるネットワーク評価の1%以下を用いて,高忠実度サンプルが得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T14:25:52Z)
• Distributional Diffusion Models with Scoring Rules [83.38210785728994]
  拡散モデルは高品質な合成データを生成する。 高品質な出力を生成するには、多くの離散化ステップが必要です。 クリーンデータサンプルの後部エム分布を学習し,サンプル生成を実現することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T16:59:03Z)
• Diffusion Rejection Sampling [13.945372555871414]
  Diffusion Rejection Sampling (DiffRS) は、サンプリングされたトランジションカーネルを各タイムステップで真のカーネルと整列するリジェクションサンプリングスキームである。 提案手法は, 各中間段階における試料の品質を評価し, 試料に応じて異なる作業で精製する機構とみなすことができる。 実験により,ベンチマークデータセット上でのDiffRSの最先端性能と高速拡散サンプリングおよび大規模テキスト・画像拡散モデルに対するDiffRSの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T07:00:28Z)
• Improved Distribution Matching Distillation for Fast Image Synthesis [54.72356560597428]
  この制限を解除し、MDDトレーニングを改善する一連の技術であるMDD2を紹介する。 まず、回帰損失と高価なデータセット構築の必要性を排除します。 第2に, GAN損失を蒸留工程に統合し, 生成した試料と実画像との識別を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T17:59:49Z)
• Consistent Diffusion Meets Tweedie: Training Exact Ambient Diffusion Models with Noisy Data [74.2507346810066]
  アンビエント拡散(アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散 本稿では,ノイズの多い学習データのみを考慮し,故障のない分布から確実にサンプルを採取する拡散モデルのトレーニングのための最初のフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T14:22:12Z)
• Ambient Diffusion Posterior Sampling: Solving Inverse Problems with Diffusion Models trained on Corrupted Data [56.81246107125692]
  Ambient Diffusion Posterior Smpling (A-DPS) は、ある種類の腐敗に対して事前訓練された生成モデルである。 A-DPSは、いくつかの画像復元タスクにおいて、クリーンなデータで訓練されたモデルよりも、速度と性能の両方で優れていることが示される。 我々はAmbient Diffusionフレームワークを拡張して、FourierサブサンプルのマルチコイルMRI測定にのみアクセスしてMRIモデルをトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T17:28:20Z)
• Reducing Spatial Fitting Error in Distillation of Denoising Diffusion Models [13.364271265023953]
  拡散モデルの知識蒸留は、この制限に短いサンプリングプロセスで対処する有効な方法である。 本研究は,教師モデルと学生モデルの両方のトレーニングにおいて発生する空間的適合誤差に起因する。 SFERDは教師モデルと設計した意味的勾配予測器からの注意誘導を利用して、学生の適合誤差を低減する。 CIFAR-10で5.31、ImageNet 64$times$64で9.39のFIDを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T09:19:28Z)
• Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models [7.529885833916501]
  拡散モデルにおけるトレーニングとサンプリングの入力ミスマッチについて検討する。 露光バイアスを軽減するために,エプシロンスケーリング(Epsilon Scaling)と呼ばれるトレーニング不要の手法を提案する。 エプシロンスケーリングは、トレーニングフェーズで学習したベクトル場に近いサンプリング軌道を明示的に移動させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T14:16:09Z)
• Solving Diffusion ODEs with Optimal Boundary Conditions for Better Image Super-Resolution [82.50210340928173]
  拡散モデルのランダム性は非効率性と不安定性をもたらすため、SR結果の品質を保証することは困難である。 本稿では,一連の拡散型SR手法の恩恵を受ける可能性を持つプラグアンドプレイサンプリング手法を提案する。 提案手法によりサンプリングされたSR結果の質は, 学習前の拡散ベースSRモデルと同一のランダム性を有する現在の手法でサンプリングされた結果の質より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T17:09:54Z)
• DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection [56.48884911082612]
  DiffusionDetは、オブジェクト検出をノイズボックスからオブジェクトボックスへの遅延拡散プロセスとして定式化する新しいフレームワークである。 本研究は,ボックスの動的数と反復的評価を可能にする柔軟性の魅力的な特性を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T18:56:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。