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世界モデルarXiv:2611.06627

Cosmosによる物理AI向けインタラクティブ世界シミュレーション

Interactive World Simulation with Cosmos for Physical AI

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Cosmos世界基盤モデルを拡張し、行動やシーン操作に応じて映像をリアルタイムに生成する対話型シミュレーションフレームワークを提案。カメラ移動やロボット操作、自動運転のマルチビュー生成などで実証した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- Cosmos world foundation models を Physical AI 向けのリアルタイム対話型 world simulation に適応させる共有フレームワーク - 行動や scene controls に応じて visual observations をストリーミングし、ユーザや embodied agents が変化する仮想環境と対話できるようにする - 行動の視覚的結果の予測と、外部 simulator が保持する physical state からの観測生成の両方をサポート - camera navigation、robot manipulation、controllable video transfer、multi-view autonomous vehicle (AV) simulation で実演 - Physical AI の訓練・評価向け対話型仮想環境の共通基盤を目指す

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 要旨からは不明(先行研究との具体的比較は記述されていない) - 複数の応用(camera navigation、robot manipulation、controllable video transfer、multi-view AV simulation)を単一の共有フレームワークで扱う点を特徴として提示 - 行動予測と外部 simulator 連携の両モードを備える点を挙げている

3. 技術・手法の肝は?

- Cosmos world foundation models を基盤とし、リアルタイム対話型 simulation 向けに適応 - 行動や scene controls に応答して visual observations をストリーミングする仕組み - 2つの動作モード:行動の視覚的結果を予測するモード、外部 simulator が保持する physical state から観測を生成するモード - 具体的なモデル構造や学習手順の詳細は要旨からは不明

4. どうやって有効だと検証した?

- camera navigation と robot manipulation での実演 - controllable video transfer での実演 - multi-view autonomous vehicle (AV) simulation での実演 - 定量的評価指標や比較実験の詳細は要旨からは不明

5. 議論はある?

- Physical AI の訓練・評価のための対話型仮想環境の共通基盤としての位置づけを議論 - 行動予測と外部 simulator 連携の両方を扱う枠組みの意義を示唆 - 限界や課題、定量性能に関する議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- Cosmos world foundation models(本フレームワークの基盤) - world models を用いた model-based RL / planning の関連研究 - robot manipulation 向けの video prediction / action-conditioned video generation - autonomous vehicle (AV) simulation 向けの multi-view 生成手法 - 外部 simulator と生成モデルを組み合わせる hybrid simulation 研究

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: NVIDIA, :, Anis Ahmad, Jon Allen, Malik Aqeel Anwar, Jesse Archer, Maciej Bala, Piotr Barejko, Aarti Basant, Dan Blick, Taras Bolzhelarskyi, Henry Che, Jin Chen, Yukang Chen, Tae Eun Choe, Yuzhu Dong, Nat Duca, Liang Feng, Francesco Ferroni, Xiao Fu, Mohit Gambhir, Vivek Goel, Rony Goldenthal, Aryaman Gupta, Ali Hassani, Nathan Hayes-Roth, Yong He, Michael Honke, Shengyu Huang, Wei Huang, DeLesley Hutchins, Suneel Indupuru, Pooya Jannaty, Jingyi Jin, Janmesh Kalra, Ashna Khetan, Xin Kong, Aleksandr Korovko, Hui Kuang, Zhengfei Kuang, George Kurian, Jean-Francois Lafleche, Jayjun Lee, Justin Leung, William Lew, Xiang Li, Zhaoshuo Li, Chen-Hsuan Lin, Ming-Yu Liu, Xiangyu Lu, Yuhang Lu, Martin Ding Ma, Qianli Ma, Aditya Mahajan, Miguel Martin, Janarbek Matai, Jonathan McCaffrey, Qing Miao, Ashkan Mirzaei, Mustafa Munir, Sangmin Oh, David Pankratz, Trung Pham, Marilyn Reeb, Gavriel State, Jiaxiang Tang, Shitao Tang, Yue Tang, Tolou Tavakkoli, Alexander Temirov, Hweimi Tsou, Sergei Vasilev, Thomas Volk, Andrew Z. Wang, Hao Wang, Shijie Wang, Zhonghao Wang, David Wehr, Shumian Xin, Mengyao Xu, Yao Xu, Shuai Yang, Sophia Zalewski, Pengcuo Zeren, Cindy Zha, Jing Zhang, Yuliya Zhautouskaya, Kaiwen Zheng, Andrew Zhu, Rick Zhuang

分類: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO

原文アブストラクト

We present a shared framework that adapts Cosmos world foundation models for real-time interactive world simulation in Physical AI. By streaming visual observations in response to actions and scene controls, the framework enables users and embodied agents to interact with evolving virtual environments. It supports both predicting the visual consequences of actions and generating observations from physical state maintained by an external simulator. We demonstrate this approach across camera navigation and robot manipulation, controllable video transfer, and multi-view autonomous vehicle (AV) simulation. These examples provide a shared foundation for developing interactive virtual environments for Physical AI training and evaluation. Our code and model checkpoints are available at https://github.com/nvidia/cosmos and https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos3-examples. The project website is available at https://research.nvidia.com/labs/cosmos-lab/cosmos-simulation.

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PR本紙発行元 EmplifAI