零样本学习

在当前的AI视频生成领域，实现抽象语义的精确控制一直是个技术难题。无论是复刻Labubu特效、重现吉卜力风格，还是模仿希区柯克运镜，这些依赖高层次语义理解的创作任务，往往因缺乏统一的条件表征而难以实现。传统方法通常采用两种路径：一是针对每种语义单独训练LoRA模型，二是为特定语义类别设计专用架构。然而，前者面临语义条件无穷无尽、模型复杂度爆炸、泛化能力缺失的…

近期，由清华大学、北京大学、武汉大学和上海交通大学联合研究团队发布的MotionTrans框架，在机器人技能学习领域取得了突破性进展。该研究由清华大学硕士生袁承博、武汉大学本科生周睿和北京大学博士生刘梦真主导，清华大学交叉信息研究院高阳助理教授担任通讯作者。这项研究的核心创新在于，首次实现了从人类VR数据到机器人的端到端零样本动作迁移，为机器人技能学习开辟了…