地平线&极佳等提出RoboTransfer，以几何一致视频世界模型增强机器人策略学习与泛化性

随着人工智能向决策智能演进，具身数据获取成为机器人研究关键挑战。传统方法依赖昂贵的真实数据或存在 sim-to-real 差异的仿真数据。近日，地平线、极佳科技与中国科学院自动化所联合提出 RoboTransfer，一种基于扩散模型的视频生成框架，可合成多视角一致、几何结构合理的机器人操作数据，并支持背景、前景的细粒度编辑。实验表明，该方法合成的数据使下游策略模型在复杂新场景中的成功率最高提升 251%，在 real-to-real 和 sim-to-real 数据增广方面均优于现有技术，为通用机器人训练提供了新范式。
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