ロボットの形状と制御系を生成する拡散モデルを学習。行動データの拡張は不可。【課題】データ拡張の処理に時間を要する、アクションの拡張は不可。シミュレーション評価でオンライン・オフライン強化学習の両条件で有効性を実証。実データから自動車の軌道を生成する拡散モデルを学習。生成したコードの検証・修正ができない。より言語指示で目標状態をゼロショットで予測。オブジェクトの重なりを未考慮。予測値からデータへの距離を不確実性と定義。高コストな距離計算をスキップ。各物体の目標位置・姿勢を推論。滑らかなコスト関数の構築のため拡散モデルを利用し、把持位置推定のための目的関数を学習。進・回転対称性を考慮。目的関数と組み合わせて動作全体を計画。並進・回転対称性を考慮した拡散モデルの学習則を導出。初期・目標状態の画像からオブジェクトの特徴点がどのような軌道を描くべきかを拡散モデルで予測。軌道を達成するロボットの動作は別途計画。