Diffusion-based framework enhances robotic grasp training by minimizing inconsistencies between simulation and reality.
提案された拡散ベースのフレームワークは、シミュレーション環境と現実的な環境の間のグラスピングアクションにおける不一致を最小限に抑え、ロボットのグラスプタスクトレーニングを最適化します。