Shengliang Deng
The University of Hong Kong
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
データ生成VLA/転移学習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
- GIF: ロボット学習のための対話的・機能的オブジェクト構成のエージェント生成データ生成2026/9/5
ロボット操作の基盤モデル学習用に、対話的で機能的なオブジェクト構成を自動生成するエージェントフレームワークGIFを提案。2D/3D生成モデルとVLM検証を組み合わせ、衝突率1%未満で高品質なシーン生成を実現し、シミュレーションと実世界でのポリシー学習に有効性を示した。
- ZETA: テーブルトップ操作におけるゼロショット・クロスエンボディメントVLA転移の統制研究VLA/転移学習2026/9/2
異なるロボット形態へのゼロショット転移を体系的に評価するため、厳密な定義と統制ベンチマークを導入し、状態表現・事前学習の多様性・補助学習・対象形態の露出の影響を分析した。
- Any3D-VLA：多様な点群によるVLAのロバスト性向上VLA2026/2/1
シミュレータ・センサ・モデル推定の点群を統合して学習し、2D表現と融合することで、VLAモデルの性能とドメインギャップ耐性を高める手法を提案。
- StereoVLA: ステレオ視で視覚言語行動モデルを強化VLA2025/12/1
大規模合成ステレオデータから幾何学的手がかりを取り入れた初のVLAモデルを提案し、精密な空間認識と視点ロバスト性を実現した。
- GraspVLA：10億規模の合成行動データで事前学習した把持基盤モデルVLA2025/5/1
シミュレーションで生成した10億フレームの把持データセットSynGrasp-1Bを用いて、視覚・言語・行動を統合したVLAモデルGraspVLAを事前学習し、実世界でのゼロショット汎化と少数ショット適応を実現した。