天王星：构建面向具身智能的新一代仿真基础设施
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天王星是一个面向具身智能的新一代仿真基础设施，它采用关节轨迹条件自回归扩散模型，能够以流式展开和可扩展控制的方式，实现可扩展、低延迟的机器人仿真生成。
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来源：https://huggingface.co/papers/2609.24815
摘要
可扩展的仿真对于机器人数据生成、策略训练、评估及安全迭代至关重要，但现实世界交互成本高昂，传统仿真器则需要大量人工构建。我们提出Uranus——一个基于关节轨迹条件自回归扩散模型构建的数据驱动机器人仿真器。Uranus提供三大核心能力：（1）流式开放式生成：在线接收未来关节位置轨迹，逐步自回归生成潜在帧（每帧对应四组RGB图像），无需固定时序；（2）低延迟生成：经推理优化后可达24FPS；（3）可扩展的通用机器人控制：提供统一接口，支持多样化机器人形态与相机配置的多视角同步生成。我们在分布内与分布外数据上开展了全面的定量与定性评估，客观评估了Uranus的当前性能并明确其局限性。我们开源了代码与模型权重，为社区提供实用工具与研究思路。
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