推出一个非常优秀的视频生成模型，该模型仅在授权数据基础上进行训练。
除了模仿学习，斯坦福团队还开发了低成本的全身遥操作系统Mobile ALOHA，用于收集双臂移动操作数据。该系统将机器人安装在轮式底座上，实现了全身远程操控。研究人员可以通过遥控器控制机器人的移动和操作，从而完成各种复杂的任务。这个全身远程操控系统的设计简单直接，使用方便灵活，为机器人的操作提供了便利。
提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明，基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份，而提出的技术在保持高身份保真度的同时，没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明，所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
不同于传统的迭代采样过程，CoMoSVC实现了一步采样，即能够在单次操作中完成声音的转换，大大加快了处理速度。同时，它在保持高音质转换的同时，优化了推理速度，确保转换后的音频既自然又忠实于目标歌手的风格。
论文网址:https://arxiv.org/abs/2401.00368