Jiabing Yang
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
収録論文 12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
- XEWorld：行動条件付きワールドモデルは未知のロボット形態に汎化できるか？ワールドモデル2026/8/1
ロボット操作のための行動条件付きワールドモデルが、未見のロボット形態に対して物理ダイナミクスを捉えているかを検証するため、クロスエンボディメントテストベッドXEWorldを導入し、既存モデルの限界を分析した。
- BridgeVLA++: 3次元操作のためのデータ効率的で汎化可能なメモリ拡張型視覚言語行動フレームワークVLA2026/8/1
事前学習済み視覚言語モデルを活用した3次元ロボット操作フレームワークBridgeVLAを拡張し、空間的・時間的メモリを統合することで、データ効率と汎化性能を保ちつつ、記憶依存の操作タスクで最先端の性能を達成した。
- FlowWAM: オプティカルフローを世界行動モデルの統一アクション表現として用いるVLA2026/7/1
事前学習済みビデオ生成モデルを活用する世界行動モデル（WAM）において、アクション表現としてオプティカルフローを用いることで、制御精度と世界モデリング性能を向上させる手法を提案した。
- 見ることが信じることではない ― 検索基盤型動画誤情報検出のベンチマーク誤情報検出2026/6/2
動画の誤情報を検出するため、ウェブ検索で関連動画を探し比較するベンチマークEVID-Benchを構築し、最先端モデルの性能が低いことを示した。
- 構造化された段階とキーフレーム監視による視覚言語行動モデルのファインチューニング改善VLA2026/6/1
ロボット操作のVLAモデルにおいて、グリッパーイベント遷移に失敗が集中する問題を解決するため、デモのグリッパー状態から自動的に段階分類器とキーフレーム予測器を補助ヘッドとして学習し、ベースポリシーを変えずに性能を向上させるStaKeフレームワークを提案した。
- SKIP: 効率的な具現化ワールドモデルのためのスパースキーフレーム補間パラダイムワールドモデル2026/6/1
ロボット操作動画の生成を、タスク関連のキーフレームのみを生成し、残りを補間することで高速化する手法を提案。
- DiM-WAM: 多様な履歴イベントメモリを用いた世界行動モデリングVLA2026/6/1
長期依存タスク向けに、多スケールの履歴コンテキストとタスク進捗を統合したメモリ拡張型世界行動モデルを提案し、ロボット操作の成功率を大幅に向上させた。
- SpatialVAM: 空間認識型マルチビュービデオ拡散によるデータ効率的なロボットポリシーVLA/操作2026/4/1
3D空間構造と時間変化を同時に捉えるため、空間認識型のマルチビューヒートマップビデオとRGBビデオを生成する初の3Dビデオ行動モデルを提案し、少数のデモで汎用的な操作を実現した。
- BridgeV2W: 身体マスクで動画生成モデルを身体性世界モデルへ橋渡し世界モデル2026/2/1
座標空間の行動をURDFとカメラパラメータから描画した身体マスクに変換し、ControlNet風に動画生成モデルへ注入することで、視点や身体構造に依存しない統一的な身体性世界モデルを実現した。
- 不確実性を考慮した観測再注入による視覚-言語-行動モデルの強化VLA2026/2/1
VLAモデルの言語層の不確実性が高いときに、観測情報を次層のFFNに再注入する訓練不要のプラグインモジュールを提案し、追加データやモジュールなしで行動生成の精度と信頼性を向上させた。
- EgoDemoGen: ロボットマニピュレーションにおける視点汎化のための自己中心視点デモ生成マニピュレーション2025/9/1
自己中心視点が変化しても動作する模倣学習ポリシーのため、新視点での観測と行動のペアを生成するフレームワークを提案。軌道変換と条件付き動画生成を組み合わせ、シミュレーションと実機で成功率を大幅に改善した。
- EC-Flow: 動作ラベルなし動画からの多様なロボットマニピュレーションを可能にする身体中心フローマニピュレーション2025/7/1
動作ラベルなし動画から身体中心のフローを予測して模倣学習を行い、変形物体や遮蔽、非物体変位タスクにも対応するロボットマニピュレーション手法を提案した。