通过AFM和ERD两个组件,在保持高真实感的同时实现多样化交通行为生成
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像素空间扩散模型统一3D重建与生成,无需VAE/RAE,直接优化3D表示
感知流匹配:用于少步生成建模
👍 17通过在感知特征空间监督流匹配,将采样步数从35-50步减少到4-8步且保持质量
首个使用GRPO后训练的3D医学流匹配模型,实现可控胸部CT合成
用40M潜空间监视器检测动作漂移并在线纠错,让VLA动作时域自适应化。
提出GACR框架,通过观测锚定残差流和地理上下文对齐实现高保真、语义一致的云移除。
无需训练的多分辨率加速策略,实现10倍以上加速且质量损失小于1%
将离散网格拓扑转换为连续嵌入,用流匹配并行生成高质量网格
基于视觉-语言-动作模型与强化学习循环的双臂衣物折叠机器人系统,在模拟赛中获得第1名,在真实机器人决赛中获得第2名的优异成绩。
通过训练时范数约束抑制RL post-training的感知质量退化
用于机器人操作的世界价值模型
👍 8将世界模型作为机器人价值学习的基础,实现SOTA任务进度估计
通过流匹配学习奖励条件动作分布,统一密集监督与生成式规划
探索流匹配中奖励反向传播的设计空间
👍 11统一框架解决流匹配模型奖励反向传播的内存和梯度爆炸问题
通过速度编辑实现安全少步生成
👍 7提出VESFLOW,通过直接编辑速度场实现少步流匹配模型的安全生成
MeshFlow利用等变流匹配在亚秒级内生成高质量三角形网格。
通过人类偏好奖励条件化和专家迭代提升文本到音乐生成质量
提出判别器引导的强化学习(DRL),在不依赖人类偏好的情况下修正流匹配模型的分布偏差
双头 critic 解耦稀疏成功信号为可行性与效率,显著提升 VLA 微调效果
用 3D 轨迹作为视频到机器人动作的可复用中间表征,纯视频预训练即可匹敌有动作监督的 VLA。
在小波系数空间做流匹配,配合状态感知不确定性建模,单卡 10 步合成全分辨率 3D 脑 MRI