James Lucas

収録論文 2本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※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

• ビデオワールドモデルのためのアドレス可能なメモリ
  ビデオ生成2026/8/7

  インタラクティブなビデオワールドモデルで、長いロールアウト中に過去のフレームを正確に参照できない問題を解決するため、トレーニング不要のメモリフレームワークWorldTraceを提案。圧縮メモリに仮想位置を割り当ててアドレス可能性を保ち、新しいベンチマークLoopBenchで性能を検証した。

• 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。