Philip S Yu

収録論文 1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

• 現実的かつ制御可能な視覚交通シナリオ生成のためのエンドツーエンド条件付き拡散モデル
  自動運転/シナリオ生成/拡散モデル2026/7/1

  前方視覚観測に基づき、交通シナリオの将来の状態と制御を同時に生成するエンドツーエンドの条件付き拡散フレームワークを提案し、制御可能性と現実性のバランスを改善した。