Diffusion Policy 代码讲解：用 DDPM 给机器人「生成」一连串动作
「Diffusion Policy 把『给一段观察、出一段动作序列』做成条件扩散生成：噪声动作被 ConditionalUnet1D 逐步去噪，训练是 DDPM 标准损失（预测加到数据上的噪声、MSE），推理是 DDIM 多步采样（20~100 步），归一化必做且推理要 unnormalize 回真实量纲。本文顺着 real-stanford 官方仓库，从名词速查、架构总览、项目结构，到 ConditionalUnet1D / diffusion / diffusion_unet1d_policy / base_dataset / train_diffusion_policy 逐文件逐函数细讲，并穿插『为什么多步动作更稳、为什么扩散天然多模态、为什么归一化是命门』等认知，最后落到它作为 DiffusionDrive / Diffusion Planner / pi0 方法论母体的位置，是一篇面向零基础、超详细、篇幅足够长的工程向代码讲解」