Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion复现

### 如何复现论文 'Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion' #### 方法概述 该方法的核心在于通过动作扩散模型（Action Diffusion Model）学习视觉运动策略。具体来说，它结合了显式策略（Explicit Policy）和隐式策略（Implicit Policy），并通过扩散过程优化动作序列的学习效果[^1]。 #### 数据准备 为了复现此方法，需准备好高质量的动作数据集以及对应的环境模拟器。这些数据通常来源于专家演示或真实世界的机器人交互记录。Wang等人提到的数据预处理步骤对于提升模型性能至关重要[^3]。 #### 模型架构设计 模型主要由两部分组成：一是基于扩散机制的动作生成模块；二是用于评估生成动作质量的价值网络或者奖励函数。其中，动作生成模块可以采用条件变分自编码器或其他适合的时间序列建模技术实现[^2]。 以下是简化版的Python伪代码示例： ```python import torch from diffusers import UNet2DModel class DiffusionPolicy(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_size=128): super(DiffusionPolicy, self).__init__() # 定义UNet结构作为核心组件 self.unet = UNet2DModel( sample_size=input_dim, in_channels=hidden_size, out_channels=output_dim, layers_per_block=2, block_out_channels=(hidden_size, hidden_size*2), down_block_types=("DownBlock2D", "AttnDownBlock2D"), up_block_types=("AttnUpBlock2D", "UpBlock2D") ) def forward(self, x, timesteps=None): return self.unet(x, timesteps).sample def train_model(model, dataloader, optimizer, loss_fn, epochs=10): model.train() for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for batch_data in dataloader: inputs, targets = batch_data noise = torch.randn_like(inputs) noisy_inputs = add_noise_to_signal(inputs, noise, timestep_schedule()) predicted_noise = model(noisy_inputs, timesteps=timestep_schedule()) loss = loss_fn(predicted_noise, noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() avg_loss = total_loss / len(dataloader) print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {avg_loss:.4f}") ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的扩散政策框架，并提供了训练循环的基础逻辑。 #### 实验设置与超参数调整 实验过程中需要注意的关键点包括但不限于时间步数的选择、噪声水平控制以及批量大小等因素的影响分析。此外，在实际应用中可能还需要针对特定任务微调一些高级配置选项。 #### 结果验证与改进方向探索 完成初步复现之后，可以通过对比不同条件下得到的结果来进一步完善算法表现。例如尝试引入更多的先验知识指导扩散过程，或是研究更高效的采样方案降低计算成本等。 ---