Zhengzhe Liu
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
画像検出3D編集3Dセグメンテーション3Dシーン生成マニピュレーション
※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
- FACT: ツール使用軌跡をコンパイルしたAI生成画像検出のためのフォレンジックエージェント画像検出2026/9/5
AI生成画像を検出するために、画像に応じてフォレンジックツールを選択・実行するエージェントを学習する手法を提案。固定検出器ではなく、証拠が十分になるまでツールを呼び出し、進化・蒸留・洗練のパイプラインで高性能を達成した。
- CNS-Edit++: 結合ニューラル形状表現によるカテゴリ非依存の3D編集3D編集2026/7/18
3D形状の編集を、大域的な意味情報と局所的な空間文脈を結合した表現の最適化として定式化し、カテゴリに依存しない編集を可能にするフレームワークを提案した。
- EPS3D: エンドツーエンドのフィードフォワード型3Dパノプティックセグメンテーション3Dセグメンテーション2026/6/8
多視点画像から3Dセマンティック特徴とインスタンス特徴を直接予測するエンドツーエンドのフレームワークを提案し、相互強化モジュールでセマンティクスとインスタンスの一貫性を高めた。
- PhyMix: 暗黙的・明示的最適化による物理的に整合的な単一画像3D屋内シーン生成3Dシーン生成2026/4/11
単一画像から3D屋内シーンを生成する際に物理的整合性を評価する統一ベンチマークを構築し、物理評価器のフィードバックを訓練と推論に統合するフレームワークPhyMixを提案した。
- OPA-Pack: 物体特性を考慮したロボットビンパッキングマニピュレーション2025/5/1
物体の壊れやすさや相性などの特性を認識し、非互換な物体の分離と壊れやすい物体への圧力低減を両立するロボットビンパッキングフレームワークを提案。