PRISM：4 段真人视频扩出 256 个变体，训练人形机器人通用操控策略
GordonWetzstein · x · 2026-11-02
Amazon FAR 团队的 Z1hanW 等人（合作者包括 Pieter Abbeel、Rocky Duan、Jitendra Malik 等）将在 CoRL 2026 发表 PRISM 工作，把人类的丰富交互经验迁移到人形机器人的移动操控（loco-manipulation）上。
核心做法是可扩展的 real-to-sim-to-real 流水线：
- 仅用 4 段真实人类视频，借助视频生成模型扩充出 256 个反事实变体（不同物体、尺度、空间布局）；
- 从视频中恢复机器人-物体轨迹；
- 用这些数据训练单一策略，可跨多样物体、尺度和空间布局泛化。
Jitendra Malik 转发盛赞这是「人类视频作为数据源威力」的又一例证，real2sim2real 范式正在取胜。
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