Jiaguan Zhu
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAワールドモデルVLA/クロス身体操作ロボット学習/VLA
※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
- Robust-WAM：生成事前学習と意味的先見を橋渡しするワールドアクションモデルVLA2026/8/1
ビデオ生成モデルの事前学習を活かしつつ、意味的潜在空間での先見アライメントを追加することで、見た目の変化に頑健なロボット制御を実現するポストトレーニング手法を提案した。
- SG-WAM: テキスト接地と空間認識を備えた意味的ガイダンスによるワールドアクションモデルVLA2026/8/1
ロボット操作のためのワールドアクションモデルに、VLMを意味プランナーとして用いてテキスト指示に基づく意味的先見を注入し、将来ビデオ生成と行動予測の指示追従精度を向上させる手法を提案した。
- 前方予測だけで十分か？JEPAワールドモデルのための物理状態接地ワールドモデル2026/8/1
JEPAベースのワールドモデルに、ロボットの自己受容状態と関節角変化を接地する2つの目的を追加し、潜在表現の識別性と下流タスク性能を向上させる手法を提案した。
- DyPES-VLA: 共有ダイナミクス事前知識と身体固有制御の学習によるクロス身体操作VLA/クロス身体操作2026/8/1
異なるロボット身体間で共有できるダイナミクス事前知識を学習し、身体固有の行動空間で直接制御を出力するVLAモデルを提案。シミュレーションと実機で最高性能を達成した。
- S-VAM: 幾何学的・意味的先読みの自己蒸留によるショートカット動画行動モデルロボット学習/VLA2026/3/1
動画行動モデル(VAM)の推論速度と先読み精度のトレードオフを解決するため、単一パスで幾何・意味表現を予測するショートカットモデルS-VAMを提案。多段階拡散の生成事前知識を一段階推論に凝縮する自己蒸留戦略を導入し、シミュレーションと実世界で高性能を実証した。