Xinze Chen
収録論文 10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
- GigaBrain-WBC-0.5：環境との相互作用に頑健な全身制御のための行動世界モデル全身制御2026/8/18
ヒューマノイドの全身運動追跡制御において、環境との接触を考慮した行動世界モデルを提案し、不適切なコマンドや外乱に対して頑健な制御を実現した。
- GigaBrain-0.7：三系統アーキテクチャによる創発的能力へのスケーリングVLA2026/8/16
視覚言語行動モデルのスケーリングとアーキテクチャ改善により、多様なロボットへの汎化を大幅に向上させた基盤モデルを提案。
- GigaWorld-1: ロボットポリシー評価のためのワールドモデル構築ロードマップワールドモデル2026/7/1
ロボットポリシーの評価を効率化するため、ワールドモデルの信頼性を体系的に研究し、ベンチマークWMBenchを構築して、7つのビデオワールドモデルと4つの行動表現を比較した。
- HALO-WA: ハイブリッド注意機構と潜在変数ガイドによるオンライン強化学習を用いた世界行動モデル強化学習/操作2026/7/1
世界行動モデルによる精密操作の失敗を、潜在特徴と行動事前分布を利用した軽量なアクタークリティック適応器とハイブリッド注意機構でオンライン修正する手法を提案し、実機4タスクで成功率を大幅に向上させた。
- GigaWorld-Policy-0.5: AutoResearchによる高速・高精度なWAMの実現VLA2026/7/1
将来の視覚予測を訓練時のみに用い、推論時は行動生成のみで高速化した行動中心のWorld Action Modelを提案し、AutoResearchで最適設定を探索して性能を向上させた。
- GigaWorld-0：世界モデルをデータエンジンとして具現化AIを強化VLA2025/11/1
視覚・言語・行動（VLA）学習のためのデータ生成エンジンとして、動画生成と3D生成を統合した世界モデルフレームワークを提案し、実世界データなしでロボットの汎化性能とタスク成功率を向上させた。
- GigaBrain-0: ワールドモデルを活用した視覚-言語-行動モデルVLA2025/10/1
ワールドモデルで生成した多様なデータを活用し、実機データへの依存を抑えつつ汎化性能を高めたVLA基盤モデルを提案。RGBD入力と身体性Chain-of-Thoughtで長期的・移動を伴う器用な操作タスクの実世界性能を向上させた。
- MimicDreamer: 人間とロボットのデモンストレーションを統合しスケーラブルなVLA学習を実現VLA2025/9/1
人間の操作動画をロボット視点・動作に変換する映像拡散モデルと視点安定化・動作整合技術を組み合わせ、実機ロボットでの少数ショット実行を可能にするVLA学習フレームワークを提案。
- EMMA: 生成的視覚転送による実世界ロボットマニピュレーションの汎化VLA2025/9/1
拡散Transformerでロボット操作動画を生成し、実データと混合してVLAポリシーを訓練することで、未知の視覚環境へのゼロショット汎化を実現した。
- 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。