Francesco Ferroni
収録論文 10本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA自動運転シミュレーション世界モデルsim2realLiDARセグメンテーション
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデルVLA2026/6/1
言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。
- NVIDIA OmniDreams: 閉ループ自動運転シミュレーションのためのリアルタイム生成ワールドモデル自動運転シミュレーション2026/6/1
自動運転の閉ループシミュレーション向けに、拡散モデルを基盤としたリアルタイム生成ワールドモデルOmniDreamsを提案し、運転行動に応じたセンサ映像を自己回帰的に生成することで、従来の再構成ベースのシミュレータでは困難な長尾シナリオを合成可能にした。
- 物理AIのための動画基盤モデルによる世界シミュレーション世界モデル2025/11/1
テキスト・画像・動画から世界を生成する動画基盤モデルCosmos-Predict2.5と、Sim2Real/Real2Real変換を行うCosmos-Transfer2.5を発表し、ロボティクス向けの合成データ生成やシミュレーションを可能にした。
- Cosmos-Transfer1:適応的マルチモーダル制御による条件付きワールド生成sim2real2025/3/1
セグメンテーション・深度・エッジなど複数モダリティの空間制御入力を場所ごとに重み付けして世界シミュレーションを生成するモデルを提案し、ロボティクスのSim2Realや自動運転データ拡張への応用とリアルタイム推論を実証した。
- Cosmos-Reason1:物理的常識から身体性推論へVLA2025/3/1
物理世界を理解し、長い思考連鎖を通じて自然言語で身体的行動決定を生成するマルチモーダル大規模言語モデルCosmos-Reason1を提案し、物理的常識と身体性推論のベンチマークで評価した。
- 物理AIのためのCosmos世界基盤モデルプラットフォーム世界モデル2025/1/1
物理AI開発者向けに、カスタマイズ可能な世界モデルを構築するための基盤モデル・動画キュレーション・トークナイザを提供するオープンソースプラットフォーム。
- SAL:LiDAR内のあらゆる物体をセグメントする学習への道LiDARセグメンテーション2024/3/1
2D視覚基盤モデルを活用してLiDARの3D疑似ラベルを自動生成し、手動監督なしで任意のクラスをゼロショットでセグメント・分類できるSALモデルを提案した。
- Lidar Panoptic Segmentation and Tracking without Bells and Whistles2023/10/1
- Priors are Powerful: Improving a Transformer for Multi-camera 3D Detection with 2D Priors2023/1/1
- Far3Det: Towards Far-Field 3D Detection2022/11/1