CoRL 2026 论文 Instant-Fold:单次人类示范即可零样本迁移真实世界折叠任务
Ed__Johns · x · 2026-11-11
帝国理工 Edward Johns 实验室的 Yilong Wang 等将在 CoRL 2026(11月10日,奥斯汀)展示 Instant-Fold,一个面向可变形物体操作(DOM)的 in-context 模仿学习框架:
- 只需一条人类示范视频作为 prompt,即可直接推断并执行多样化的操作模式(空间位置、顺序变化),无需梯度更新。
- 方法:先用时间对比学习预训练形变感知的视觉表征(将 masked RGB-D 观测升为 geo-semantic 3D 布料 token),再用 flow-matching transformer 策略以示范为条件生成双臂动作轨迹。
- 全程仿真训练,可跨多种折叠模式泛化,并零样本迁移到真实世界,无需额外数据采集或微调。
论文与代码已公开,作者将在 Poster Session 2(5:00–6:30 PM,JW Marriott,Lone Star #51)现场讲解。
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