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Lucidsim一次提供了所有三种解决方案。首先，我通过围绕Mujoco物理引擎构建并使用对象掩码和深度从模拟器构成和调节生成的图像来使数据实现和多样化。这确保了与场景几何形状的视觉一致性。为了减轻由于这种调节而导致的样本多样性的丧失，我通过从Chatgpt采购结构化图像提示来注入变化。第二，我通过一种新技术（DIM）提高了渲染速度，该技术通过机器人的摄像头姿势和场景几何形状计算得出的光流，将单个生成的图像扭曲为连续的帧。昏暗的使Lucidsim更快。最后，要生成policy数据，我们需要在封闭循环中运行图像生成，视觉策略在每个时间步骤中都会使用生成的图像。让Lucidsim“ Go Burrr”是关键，因此我开发了系统工具来分发轨迹采样，图像翘曲和跨80 + GPU的图像生成。Lucidsim的结果表明，闭环培训完全负责获得视觉政策以达到专家级的性能。
从合成数据中学习机器人学习的可扩展配方...
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