arXiv · AI· Seungku Kim, Suhyeok Jang, Byungjun Yoon, Dongyoung Kim, John Won, Jinwoo Shin·· 23 小时前AI 评分30
RoboCurate：通过动作验证的合成数据提升机器人学习性能
RoboCurate: Harnessing Diversity with Action-Verified Synthetic Data for Robot Learning
AI 导读
RoboCurate 提出利用模拟器验证动作一致性的框架，以缓解视频生成模型中合成数据动作标签噪声问题。 该框架结合逆动力学模型在模拟器中执行并验证动作，并利用 VLM 过滤物理上不合理的生成视频。 在 GR-1 桌面、DexMimicGen 等基准测试中，该框架显著提升机器人操作成功率，部分场景相对提升达 90.3% 至 179.9%。
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