9月2日消息,繼聚焦視頻數(shù)據(jù)的LimX VGM之后,逐際動力再次推出一套全新的具身智能訓練范式——LimX DreamActor。

據(jù)介紹,LimX DreamActor首次實現(xiàn)了Real2Sim2Real、模仿學習和真機強化學習的深度結(jié)合,全面解鎖仿真數(shù)據(jù)和真機數(shù)據(jù)在具身智能訓練中的優(yōu)勢。
在具身智能的發(fā)展進程中,數(shù)據(jù)始終是推動突破的關鍵,然而,行業(yè)長期受限于數(shù)據(jù)不足、采集成本高昂和跨場景遷移困難。此前,逐際動力LimX Dynamics提出了LimX Data Recipe(多元數(shù)據(jù)配方)策略,通過真機、仿真、視頻等多源數(shù)據(jù)的組合,打破對單一數(shù)據(jù)來源的依賴。
現(xiàn)在,全新的LimX DreamActor不僅在于流程優(yōu)化,更體現(xiàn)在多項能力的創(chuàng)新:
- 數(shù)據(jù)采集更簡單:只需手機等消費級設備拍攝視頻或照片,即可重建高擬真三維場景。
- 三維資產(chǎn)生成能力:支持大規(guī)模生成或調(diào)用外部3D數(shù)字資產(chǎn),低成本擴展數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)多樣性。
- 物理一致性更強:不僅外觀逼真,還具備更佳的現(xiàn)實物理屬性,為訓練提供可信賴的基礎,提高模型泛化性和可信度。
- 對齊更高效:通過機械臂即可完成場景與物體的坐標對齊,避免傳統(tǒng)繁瑣的標定流程。
- 直接在仿真中訓練策略:能夠直接在仿真環(huán)境中進行策略訓練,無需先仿真,后采集數(shù)據(jù)。
- Real2Sim與真機RL二者優(yōu)勢互補:Real2Sim提供高保真場景、多樣化數(shù)據(jù),加速了策略的初始化;真機RL則確保策略遷移落地的可靠性。二者結(jié)合,既大大縮短了訓練周期,也降低了真機探索的風險。(宜月)





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