Jinxi Li
収録論文 13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
- NeoMap: 単一画像・動画からの学習不要な新規視点合成新規視点合成2026/7/1
事前学習済み動画モデルから、学習や追加調整なしで高品質かつ視点一貫性のある新規視点映像を生成するフレームワークを提案した。
- PhysMani: 動的物体操作のための物理原理に基づく3Dワールドモデル操作2026/7/1
高速で動く物体を操作するための、物理原理に基づく3Dガウシアンワールドモデルと将来予測を考慮した行動ポリシーを組み合わせたフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率を示した。
- FoundObj: 自己教師あり基盤モデルを報酬として用いたラベル不要の3Dオブジェクトセグメンテーション3Dセグメンテーション2026/5/1
複雑なシーンの点群から、人間のアノテーションなしで3Dオブジェクトをセグメンテーションする新しいフレームワークを提案。自己教師ありの2D/3D基盤モデルから得られる意味的・幾何学的な事前知識を報酬として強化学習エージェントに組み込み、多クラスのオブジェクトを頑健に識別する。
- EvObj: シーン教師なしで3Dインスタンス分割を行う進化的オブジェクト中心表現の学習3Dインスタンス分割2026/5/1
合成データと実点群の形状ギャップを埋める、教師なし3Dインスタンス分割手法EvObjを提案。物体候補を動的改良する識別モジュールと部分形状を補完するモジュールを統合し、最先端性能を達成した。
- PhysInOne: 一つのスイートで実現する視覚物理の学習と推論データセット/物理推論2026/4/1
物理現象を捉えた大規模合成動画データセットPhysInOneを構築し、物理に基づく映像生成や将来予測、物理特性推定などの性能向上を示した。
- TRACE: 多視点動画からの3Dガウス物理ダイナミクス学習物理ダイナミクス2025/8/1
多視点動画から3D点を剛体粒子として扱い、各粒子の並進・回転ダイナミクスを直接学習することで、ラベルなしで複雑な動的3Dシーンの物理をモデル化するフレームワークを提案。
- RayletDF: 点群やガウシアンからの汎化可能な3D表面再構成のためのレイレット距離場3D再構成2025/8/1
クエリ光線から直接表面点を予測するレイレット距離場を提案し、点群や3Dガウシアンから高精度かつ未知データにも汎化する3D表面再構成を実現した。
- FreeGave: ガウス速度による動画からの3D物理学習3D物理学習2025/6/1
多視点動画から物体の事前情報なしに3Dシーンの物理運動を学習する手法を提案。ガウス速度場を推定し、未来フレーム予測と動きのセグメンテーションで高性能を示す。
- OSN: 単眼動画からの動的3Dシーンの無限表現3D再構成2024/7/1
単眼RGB動画から、入力に合致する全ての可能な動的3Dシーン表現を学習するフレームワークOSNを提案。物体スケールネットワークと共同最適化により、各動的物体の正確なスケール範囲を学習し、多様な3D配置を生成可能にした。
- NVFi: Neural Velocity Fields for 3D Physics Learning from Dynamic Videos2023/12/1
- RayDF: Neural Ray-surface Distance Fields with Multi-view Consistency2023/10/1
- Probabilistic Symmetry for Multi-Agent Dynamics2022/5/1
- Trajectory Prediction using Equivariant Continuous Convolution2020/10/1