模擬到現實無縫轉換！麻省理工學院研究團隊提出生成模型LucidSim，機器人訓練難題！

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原標題：模擬到現實無縫轉換！麻省理工學院研究團隊提出生成模型LucidSim，機器人訓練難題！
關鍵字：報告,知識產權,人工智能,團隊,機器人
文章來源：人工智能學家
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內容摘要：

來源：機器人大講堂
機器人學習系統的成功很大程度上取決于其訓練數據的真實性和覆蓋范圍。真實世界數據雖然本質上是真實的，但其覆蓋范圍有限，無法覆蓋機器人在部署時可能遇到的各種場景。因此這種方法只在特定環境下被驗證為有效，機器人在面對未知或新穎情境時往往難以應對。隨著機器人在整個訓練過程中不斷改進，其進一步提高技能所需的數據也在不斷擴增。然而，獲取正確的數據目前的實踐中僅能依靠手動操作，每當面臨新的場景和任務時，都必須從零開始進行重復的工作。另一種方法是在模擬環境中進行訓練。精確而高效的物理模擬是機器人學習過程中不可或缺的重要一環，它使機器人能夠在虛擬環境中探索那些在真實世界里難以復現的復雜故障情境，并從海量的在線策略數據中學習。但物理模擬的渲染與現實之間仍然存在現實差距，而嘗試大規模手工制作詳細逼真場景內容實現機器人從模擬到現實轉移所需的多樣性成本又過高。因此，如何將RGB色彩感知融合進從模擬到現實的轉換流程，來達到與現實世界相媲美的豐富度和逼真度，仍然是一個關鍵挑戰。▍研發生成模型LucidSim，實現模擬到現實轉換??針對這一挑戰，來自麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAI

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