contribution 1. prior work인 ET-SEED에서는 scene이 돌아가도 invariant한 P1 transition과 scene이 돌아갔을 때, next denoising step이 돌아가는 P2 transition, scene과 이전 step 돌아갔을 때 equivariant한 즉, 돌아간 next action이 나오는 P3 transition을 정의했다. 하지만 여기에선 scene 즉, left equivariance만 고려했고, right는 고려하지 않아서 본 연구에서는 end effector의 돌아가는 right equivariance도 고려해 bi-equivariant로 올렸다.

contribution 2. prior work들은 scene pcd에서 object만 segmentation 하기 위해 sam2같은 것들을 사용해야 했지만, 본 연구에서는 backbone으로 se3 bi equi transformer를 사용해서 scene pcd에서 object에 대한 feature를 뽑아내므로 segmentation이 필요없다.

Prior Work

equivariant diffusion policy → 얘는 p1을 사용하다가 p2를 1번 사용하고 p3를 그 후로 사용. 그리고 SO2라서 input으로 PCD가 들어가지 않음.

ET-SEED → 애는 equivariant diffusion policy 처럼 하는 게 실험적으로 비효율적인 것을 증명하고, p1을 게속 사용하다가 마지막에 p2만을 사용. SE(3)에서 증명. 즉, SE(3) manifold에서 diffusion process를 정의.