本文提出机器人扩散Transformer（RDT），一种用于双手操作的开创性扩散基础模型。RDT 以扩散模型为基础，有效地表示多模态，以可扩展的Transformer来处理多模态输入的异质性并捕获机器人数据的非线性和高频

而 RDT 和 Pi0 将计算量集中在 Diffusion 网络中，其 Diffusion 模块是动作生成中的主要计算部分。这是两类方法的核心差异，而其他细节处理上的区别则是一些非本质的特点。 6. RDT使用的Diffusion Transformers与其他机器人基础模型使用的Transformer有什么不同

Given language instruction and RGB images of up to three views, RDT can predict the next $64$ robot actions. RDT is inherently compatible with almost all kinds of modern mobile manipulators, from single-arm to dual-arm, joint to EEF, position to velocity, and even with wheeled locomotion.

2025年2月10日 · 本篇文章将基于RoboTwin的数据训练RDT和openpi两个目前认可度高的开源VLA模型。 RDT模型训练. RDT的模型训练请参考 具身智能VLA方向模型fine-tune（单臂）（24.12.26已完结）中到推荐提前操作的部分。 提前进行批量语言编码

RDT（Robotics Diffusion Transformer）是清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。RDT具备十亿参数量，能在无需人类操控的情况下，自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。

2024年12月24日 · 本文提出了机器人扩散变换器（Robotics Diffusion Transformer，简称 RDT），这是一种具有强泛化能力的双臂操作基础模型，也是目前规模最大的双臂操作基础模型。 RDT 使用Diffusion Transformers（DiTs）作为其可扩展的主干网络（Xie et al., 2020），并针对带有视觉输入的语言条件双臂操作（language-conditioned bimanual manipulation with vision）进行了特殊设计。 在表达能力方面，RDT 通过利用扩散模型对复杂分布建模的能力（Sohn et al., …

2024年12月17日 · RDT（Robotics Diffusion Transformer）是由清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。 RDT具备十亿参数量，能够在无需人类操控的情况下自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。

2024年10月18日 · rdt 拥有目前「最大的双臂微调数据集」。清华团队构建了包括 300+ 任务和 6k+ 条演示的数据集。与之对比，先前由斯坦福、mit 等领衔研发的具身大模型 openvla 的微调数据集仅有几百条演示。 解密 rdt：从问题与挑战讲起 在大多数情况，人们会在日常生活中使用 ...

2024年10月24日 · 本文提出机器人扩散Transformer（RDT），一种用于双手操作的开创性扩散基础模型。RDT 以扩散模型为基础，有效地表示多模态，以可扩展的Transformer来处理多模态输入的异质性并捕获机器人数据的非线性和高频_rdt-1b

2024年10月18日 · rdt 拥有目前「最大的双臂微调数据集」。清华团队构建了包括 300+ 任务和 6k+ 条演示的数据集。与之对比，先前由斯坦福、mit 等领衔研发的具身大模型 openvla 的微调数据集仅有几百条演示。 解密 rdt：从问题与挑战讲起. 在大多数情况，人们会在日常生活中使用 ...