比斯坦福炒虾机器人还厉害的机器人来了！最近，CMU的研究者只花费2.5万美元，就打造出一个在开放世界中可以自适应移动操作铰接对象的机器人。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.14403厉害之处就在于，它是完全自主完成操作的。看，这个机器人能自己打开各式各样的门。无论是需要按一下把手才能打开的门。需要推开的门。透明的弹簧门。甚至是昏暗环境中的门。它还能自己打开橱柜。打开抽屉。自己打开冰箱。甚至，它的技能推广到训练以外的场景。结果发现，一个小时内，机器人学会打开20个从未见过的门，成功率从行为克隆预训练的50%，飙升到在线自适应的95%。即使眼前是一个它从未见过的门，这

近期，随着多模态大模型（LMM）的能力不断进步，评估LMM性能的需求也日益增长。与此同时，在中文环境下评估LMM的高级知识和推理能力的重要性更加突出。在这一背景下，M-A-P开源社区、港科大、滑铁卢大学、零一万物等联合推出了面向中文大规模多学科多模态理解和推理基准CMMMU（ChineseMassiveMulti-disciplineMultimodalUnderstandingandReasoning），用于评估基本模型在中文各种任务中的专家级多模式理解能力。CMMMU涵盖6个大类学科，包括艺术、商业、健康和医学、科学、人文与社会科学、技术与工程，跨越30多个细分领域学科。下图给出了每个细分

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文章目录一、什么是StableDiffusion二、Diffusers库三、微调、引导、条件生成3.1微调3.2引导3.3条件生成四、StableDiffusion4.1以文本为条件生成4.2无分类器的引导4.3其它类型的条件生成：超分辨率、图像修补、深度图到图像的转换4.4使用DreamBooth微调五、使用Diffusers库来窥探StableDiffusion内部5.1StableDiffusionPipeline5.2文本到图像5.3图像到图像5.4In-painting5.5Depth2Image5.6ControlNet5.6.1ControlNet与CannyEdge5.6.2C

本文通过修改hosts文件的方法实现加速访问github本文查询的GitHub域名映射的ip地址时间为2023.12.2，建议大家先查询域名对应的IP是否有变化查询方法进入网址：IP/IPv6查询，服务器地址查询-站长工具快速查询用户的IP和浏览器、操作系统。可以批量查询IP地址所在地，可以解析域名的多个IP地址。已完美支持IPv6查询。https://ip.tool.chinaz.com/ 截止2023年12月2日最新的域名映射如下：31.13.80.54github.global.ssl.fastly.net20.205.243.166github.com185.199.108.154gi

 目录1.绪论1.1.深度估计现状1.2.吸取检测技术现状1.3.平面抓取检测技术现状1.3.1.基于关键特征点的方法1.3.2.基于深度学习的方法1.4.六自由度抓取检测技术现状1.4.1.已知目标定位未知姿态的六自由度抓取检测1.4.2.已知定位已知姿态1.4.3.未知定位未知姿态1.5.无序抓取存在问题2.机器人无序抓取平台的需求分析2.1.机器人无序抓取平台的需求分析2.2.机器人无序抓取平台硬件系统2.2.1.机器人控制系统2.2.2.视觉识别系统2.2.3.机器人无需抓取平台的软件平台设计3.虚实结合的堆叠零件无序场景深度估计3.1.无序场景的渲染3.1.1.零件材质的渲染3.1.

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