arXiv ID:
2601.22057
arXiv 提交日期: 2026-01-29
基于判别器驱动扩散模型的无监督分解与重组 / Unsupervised Decomposition and Recombination with Discriminator-Driven Diffusion Models
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种新的无监督学习方法,通过引入一个判别器来指导扩散模型,使其能自动将复杂数据(如图像、机器人视频)分解成独立的构成要素(如背景、动作),并能高质量地重组这些要素来生成新样本,从而在多个基准测试上超越了现有方法,并成功应用于机器人探索任务。