Dex1B: Learning with 1B Demonstrations for Dexterous Manipulation
作者: Jianglong Ye, Keyi Wang, Chengjing Yuan, Ruihan Yang, Yiquan Li, Jiyue Zhu, Yuzhe Qin, Xueyan Zou, Xiaolong Wang
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-06-20
备注: Accepted to RSS 2025. Project page: https://jianglongye.com/dex1b
💡 一句话要点
提出Dex1B以解决大规模手部灵巧操作示范生成问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 手部灵巧操作 生成模型 示范数据集 几何约束 机器人实验 多样性增强 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法在生成大规模手部灵巧操作示范时面临效率低和多样性不足的挑战。
- 本文提出Dex1B数据集，利用生成模型结合几何约束和多样性条件，提升示范生成的质量和数量。
- 实验结果表明，Dex1B在多个仿真基准上显著优于现有方法，并在真实机器人实验中验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
生成大规模的手部灵巧操作示范仍然具有挑战性，近年来提出了多种方法来应对这一问题。其中，生成模型作为一种有前景的范式，能够高效地创建多样且物理上合理的示范。本文介绍了Dex1B，这是一个通过生成模型产生的大规模、多样且高质量的示范数据集，包含十亿个示范，涵盖抓取和关节运动两个基本任务。我们提出了一种集成几何约束的生成模型，以提高可行性，并应用额外条件以增强多样性。通过在既有和新引入的仿真基准上验证，该模型显著超越了现有的最先进方法。此外，我们通过真实世界的机器人实验展示了其有效性和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决生成大规模手部灵巧操作示范的难题，现有方法在示范的多样性和物理合理性方面存在不足。
核心思路：我们提出了一种生成模型，该模型结合几何约束以提高生成示范的可行性，并引入额外条件以增强示范的多样性，从而实现高质量的示范生成。
技术框架：整体架构包括数据生成模块、几何约束模块和多样性增强模块。数据生成模块负责生成初步示范，几何约束模块确保示范的物理合理性，而多样性增强模块则通过条件生成技术提升示范的多样性。
关键创新：最重要的技术创新在于将几何约束与生成模型相结合，这一设计使得生成的示范不仅多样化且符合物理规律，显著区别于传统生成方法。
关键设计：在模型设计中，我们设置了特定的损失函数以平衡生成示范的质量与多样性，并采用了深度神经网络架构来实现复杂的生成任务。
📊 实验亮点
实验结果显示，Dex1B在多个仿真基准上显著超越了现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%，并在真实机器人实验中表现出良好的有效性和鲁棒性，验证了其实际应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、自动化装配和人机交互等。通过提供高质量的示范数据，Dex1B可以帮助提升机器人在复杂环境中的操作能力，推动智能机器人技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Generating large-scale demonstrations for dexterous hand manipulation remains challenging, and several approaches have been proposed in recent years to address this. Among them, generative models have emerged as a promising paradigm, enabling the efficient creation of diverse and physically plausible demonstrations. In this paper, we introduce Dex1B, a large-scale, diverse, and high-quality demonstration dataset produced with generative models. The dataset contains one billion demonstrations for two fundamental tasks: grasping and articulation. To construct it, we propose a generative model that integrates geometric constraints to improve feasibility and applies additional conditions to enhance diversity. We validate the model on both established and newly introduced simulation benchmarks, where it significantly outperforms prior state-of-the-art methods. Furthermore, we demonstrate its effectiveness and robustness through real-world robot experiments. Our project page is at https://jianglongye.com/dex1b