域随机化技术
概述
域随机化（Domain Randomization）是DISCOVERSE的核心技术，用于弥合仿真与现实之间的差距。通过在训练过程中引入视觉和物理变化，提升模型的泛化能力和Sim2Real迁移效果。
🎯 学习目标
- 理解域随机化的基本原理
- 掌握DISCOVERSE的视觉域随机化工具
- 学会配置ComfyUI生成模型
- 优化Sim2Real迁移效果
💡 核心原理
什么是域随机化？
域随机化通过在多样化的仿真环境中训练模型，使其能够适应现实世界的变化。
graph TD
A[原始仿真] --> B[域随机化]
B --> C[视觉变化]
B --> D[物理变化]
C --> E[多样化数据]
D --> E
E --> F[鲁棒模型]
F --> G[成功迁移]
技术优势
- 弥合Sim2Real差距 - 减少仿真与现实的差异
- 提升泛化能力 - 增强对环境变化的适应性
- 降低开发成本 - 减少对高保真仿真的依赖
🛠️ DISCOVERSE实现
系统架构
DISCOVERSE的域随机化工具位于discoverse/randomain目录：
- 数据采集 -
SampleforDR类收集多模态数据 - 提示生成 -
augment.py生成文本描述 - 场景变换 -
generate.py执行视觉随机化
核心技术
1. ComfyUI集成
- Stable Diffusion XL Turbo快速生成
- ControlNet深度条件保持几何一致性
- VAE编解码器优化性能
2. 光流处理
- Farneback方法（轻量级）
- RAFT方法（高精度）
- 时序一致性保证
🚀 使用流程
步骤1：环境配置
# 安装ComfyUI
cd DISCOVERSE/submodules
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI && pip install -r requirements.txt
# 下载模型
# 下载sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors到models/checkpoints/
# 下载controlnet_depth_sdxl_1.0.safetensors到models/controlnet/
# 下载sdxl_vae.safetensors到models/vae/
步骤2：数据采集
from discoverse.randomain.utils import SampleforDR
# 配置采集参数
samples = SampleforDR(
objs=['block_green', 'bowl_pink'],
robot_parts=['panda_hand'],
cam_ids=[0],
save_dir="data/randomain/trajectory_000",
fps=30
)
# 在仿真循环中采集
for step in simulation:
samples.sampling(sim_node)
# 保存数据
samples.save()
步骤3：生成随机化场景
cd discoverse/randomain
python generate.py \
--task_name block_place \
--work_dir 000 \
--cam_id 0 \
--width 1280 \
--height 768 \
--num_steps 4 \
--flow_interval 5
📊 效果评估
性能对比
| 方法 | 原始仿真 | DISCOVERSE DR |
|---|---|---|
| 关闭笔记本 | 45% | 86% |
| 推动鼠标 | 52% | 90% |
| 拿起猕猴桃 | 38% | 76% |
参数配置
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
--num_steps | 4-8 | 扩散模型步数 |
--flow_interval | 5-10 | 光流插值间隔 |
--width/height | 1280x768 | 图像分辨率 |
🔧 高级功能
多场景随机化
def multi_scene_randomization(scenarios):
for scenario in scenarios:
randomize_scene(
work_dir=scenario['work_dir'],
fore_objs=scenario['objects'],
background_style=scenario['background']
)
scenarios = [
{'work_dir': '000', 'objects': ['cup'], 'background': '厨房'},
{'work_dir': '001', 'objects': ['tool'], 'background': '工厂'}
]
自适应随机化
class AdaptiveDR:
def adapt_params(self, real_performance):
if real_performance < 0.7:
self.increase_randomization()
elif real_performance > 0.9:
self.reduce_randomization()
🛠️ 故障排除
常见问题
-
ComfyUI连接失败
# 启动ComfyUI服务
cd submodules/ComfyUI
python main.py --listen --port 8188 -
内存不足
# 降低分辨率
--width 640 --height 480
# 增加光流间隔
--flow_interval 10 -
生成质量差
# 增加扩散步数
--num_steps 6
# 优化提示词