斯坦福大学研究成果：让达芬奇机器人能够自动执行外科手术

Surgical Robot Transformer (SRT) 是一个通过模仿学习在达芬奇手术机器人（da Vinci）上执行外科操作任务的研究项目，开发出自动化的手术系统。该项目由约翰霍普金斯大学（JHU）和斯坦福大学（Stanford）的研究人员联合开发。

该项目解决了达芬奇手术机器人在运动学数据不准确导致的模仿学习失败的问题。通过引入了一种相对动作形式和手腕相机，机器人能够更稳定和准确地执行任务。从而让达芬奇手术机器人能够自动执行一些基本的手术任务，如组织提起、针头拾取与交接和打结。

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ViPer：为Stable Diffusion 提供个性化图像生成方法 记住你的艺术喜好

ViPer（Visual Personalization of Generative Models via Individual Preference Learning）是一种个性化图像生成方法。它通过捕捉用户的视觉偏好，个性化地生成符合每个用户喜好的图像。其核心理念是利用用户对一小部分图像的评论，提取出用户的视觉偏好，并用这些偏好来引导生成模型，从而产生符合用户个性化需求的图像。

● 用户评论图像：用户被邀请评论一小组多样化的图像，说出他们喜欢或不喜欢的原因。
● 提取视觉偏好：通过大语言模型（如GPT-4），将用户的评论转化为结构化的视觉偏好属性，例如颜色、风格、质感等。
● 个性化生成：将提取的视觉偏好属性用于调整文本到图像生成模型（如Stable Diffusion）的输入，使其生成的图像更加符合用户的偏好。

例如：喜欢梦幻风格的用户

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