该项目致力于收集和整理基于扩散/流模型的神经采样器研究资料，为AI采样任务提供强大的工具支持。项目汇集了25篇最新前沿学术论文，涵盖了从基础理论到应用实践的各个方面，包括ICLR、NeurIPS等顶级会议的成果，具有极高的学术价值。此外，项目还提供了丰富的代码资源，帮助用户快速上手实践。

Awesome-Robotics-Diffusion是一个专注于机器人学习领域扩散模型的精选资源库。它汇集了40多篇前沿的学术论文，涵盖了机器人操作、导航、规划等多种任务。该项目提供了丰富的代码和数据资源，旨在助力研究人员和开发者在机器人学习与扩散模型结合方面的研究和开发工作。