视角 - 动作对齐」共找到 679 篇相关文章

算法论文8

IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式,NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作

新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构,解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集,经实验在多指标超现有方法,还验证了从仿真到现实的迁移能力。

机器之心
算法论文8

相机参数秒变图片!新模型打通理解生成壁垒,支持任意视角图像创作

S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型,它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练,解决此前模型问题,还构建相关数据集和评测基准,性能出色。

量子位
算法论文8

ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束,破解多模态大模型推理对齐难题

在多模态大模型发展中,多教师知识蒸馏成提升性能关键,但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架,将模型间“漂移”转化为动态负约束,解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题,工作被 ICML 2026 接收。

机器之心
算法论文8

ECCV'26 | 为视频虚拟试衣解锁自由视角,TryOnCrafter玩转4D试衣代理

现有视频虚拟试衣方法受限于固定相机视角,难以满足用户自由观察需求。本文提出 TryOnCrafter 框架,定义可控相机视频虚拟试衣任务,引入可渲染 4D 试衣代理,支持多种下游应用,为虚拟试衣开辟新路径。

机器之心
算法论文8

机器人「看片」自学新技能:NovaFlow从生成视频中提取动作流,实现零样本操控

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架,利用视频生成模型常识知识,让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦,通过生成视频提取动作流,实现零样本操控,为通用机器人提供新路径。

机器之心
算法论文8

不止于量化:最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化

随着LLM向1M上下文演进,KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述,用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法,还归纳关键观察、提出开放挑战,并整理了资源库。

机器之心
算法论文8

王兴兴署名,宇树机器人春晚之后又进化了:单个策略就能学习各种极限动作

春晚上,宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在,多机构提出 OmniXtreme 通用策略,可执行各种极限动作。该框架分两阶段,经测试在仿真和现实中表现出色,打破了泛化壁垒。

机器之心
开源动态8

最大开源第一视角数据集 EgoLive 来了,名校站台、近百家机构争相申请

今年4月京东开源业界最大人类第一视角数据集EgoLive,已获近百家机构申请。它用自研设备采集,经多模态处理,覆盖多场景任务。其数据用于JoyAI - RA训练,在真实场景验证效果好,还推动具身智能数据标准化。

InfoQ
算法论文7

引入小目标注意力模块改进YOLO12用于无人机视角下的岸边人员玩水检测

文章介绍用小目标注意力模块改进YOLO12,用于无人机视角下岸边人员玩水检测。先介绍YOLO12特点与结构,再说明小目标注意力模块CBAM优势、流程及代码,接着阐述改进方法、数据集情况,最后给出训练和测试模型的代码与结果。

机器学习AI算法工程
开源动态8

腾讯混元开源AI绘画新框架:24维度对齐人类意图,让AI读懂复杂指令

腾讯混元团队开源PromptEnhancer框架,通过“思维链提示重写”提升AI绘画文本 - 图像对齐精度,复杂场景准确率提升17%以上。还开源高质量基准测试数据集,为研究提供支撑。

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