模仿学习和机器人感知系列算法攻关—Seer & ADS & RelatiViT

       高阳团队主要围绕着模仿学习和机器人感知部分开展了一系列算法攻关研究。三项成果收录于此次ICLR会议。该团队提出了Seer视频预测算法，根据机器人感知的第一帧图像预测未来图像，完成对于所需完成任务的规划。ADS算法根据一个没有动作的演示视频，比如Seer生成的视频去进行模仿学习，为机器人从人类视频中学习铺平了道路。RelatiViT模型则解决了机器人对于物体之间相互关系之间的感知。

论文标题：Seer: Language Instructed Video Prediction with Latent Diffusion Models.

论文作者：Xianfan Gu, Chuan Wen, Weirui Ye, Jiaming Song, Yang Gao

项目链接：https://seervideodiffusion.github.io/

论文标题：Can Transformers Capture Spatial Relations between Objects?

论文作者：Chuan Wen, Dinesh Jayaraman, Yang Gao

项目链接：https://sites.google.com/view/spatial-relation

论文标题：Imitation Learning from Observation with Automatic Discount Scheduling. In The Twelfth International Conference on Learning Representations, 2024

论文作者： Yuyang Liu*, Weijun Dong*, Yingdong Hu, Chuan Wen, Zhao-Heng Yin, Chongjie Zhang, Yang Gao

项目链接：https://il-ads.github.io/