HMA（Heterogeneous Masked Autoregression）是麻省理工学院、Meta和伊利诺伊大学香槟分校开源的，用在建模机器人动作视频动态的方法。HMA基于异构预训练，用不同机器人实体、领域和任务中的观测和动作序列，结合掩码自回归技术生成视频预测。HMA支持离散和连续两种变体，分别用在快速生成和高保真度生成，处理动作空间的异构性，包括不同的动作频率、维度和动作空间，基于模块化网络架构实现高效的实时交互。HMA在机器人学习中具有广泛的应用前景，包括视频模拟、策略评估、生成和作为模仿策略使用，在扩展性和实时性方面表现出色。

HMA – MIT联合Meta等推出的机器人动作视频动态建模方法 第1张
（图片来源网络，侵删）
HMA – MIT联合Meta等推出的机器人动作视频动态建模方法 第2张
（图片来源网络，侵删）