论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.14030v3
除了模仿学习，斯坦福团队还开发了低成本的全身遥操作系统Mobile ALOHA，用于收集双臂移动操作数据。该系统将机器人安装在轮式底座上，实现了全身远程操控。研究人员可以通过遥控器控制机器人的移动和操作，从而完成各种复杂的任务。这个全身远程操控系统的设计简单直接，使用方便灵活，为机器人的操作提供了便利。
通过结合大模型和维基百科数据，研究人员成功地提高了聊天机器人的性能。WikiChat的成功表明，维基百科数据在大模型训练中发挥了重要作用，通过检索增强生成的方法，可以有效解决大模型的幻觉问题，提高模型的事实准确性和对话性能。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。