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#비디오 생성

13개의 기사

AI 모델 2일 전

세계 모델에서 물체 지속성 훈련

인간의 인지 전제 중 물체의 영구성(permanence)과 단단함(solidity)은 물리적 지능을 발전시키는데 큰 영향을 미칩니다. 최근 연구 결과, 비디오 생성 모델이 인간과 같은 논리적 추론 능력을 발전시키고 있는 것으로 나타났습니다. 비디오 모델이 물체의 영구성을 지닌다고 말할 수 있을까요? 그렇지 않다면, 인지 전제에 기반한 데이터셋을 통해 모델을 훈련할 수 있을까요? 우리는 WRO

AI 모델 7월 7일

iFLYTEK-인체와 상호작용하는 모든 기술 보고서

대규모 언어 모델(LLM)과 같은 일반적인 몸체 있는 agent는 다중 모드 지시를 이해하고, 환경이 어떻게 진화할 것인지 예측하고, 장기적인 시야에서 정확한 제어 액션을 생성해야 합니다. 기존 접근 방식은 일반적으로 시각-언어 추론, 비디오 기반 월드 모델링, 또는 액션 생성에 특화되어 있으며, 관찰을 미리 합성하고 나서 액션을 추론하는 계열 pipeline가 인터페이스 병목 현상을 유발하

AI 모델 5월 4일

물리적으로 본위의 세계 모델: 해밀토니안视角의 생성적 세계 모델링

세계 모델은 최근로 몸에 있는 지능, 로봇, 자율 주행, 모델 기반 강화 학습과 같은 분야에서 중심적인 패러다임으로 재등장했습니다. 그러나 현재의 세계 모델 연구는 2D 비디오 생성 모델, 3D 장면 중심 모델, JEPA-like 적응 모델이 대표하는 세 가지 부분적으로 분리된 경로에 의해 지배됩니다. 각 경로도 중요한 진전을 이루었지만, 여전히 신체적 결정에 필요한 물리적으로 신뢰할 수 있는, 행동을 제어할 수 있는, 장기적인 안정적인 예측을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 논문에서, 우리는 세계 모델의 병목 현상은 더 이상 그들이 재현할 수 있는 미래를 생성할 수 있는지 여부에만 달려 있지 않으며, 그 미래가 행동에 유용하고 물리적으로 의미 있는지 여부에 달려 있다고 주장합니다. 우리는 물리적으로 기반을 둔 세계 모델인 해밀토니안 세계 모델을 제안합니다. 이 논문에서, 우리는 관찰을 구조화된 잠재 상태 공간으로 인코딩하고, 제어, dissipation, residual 항을 포함한 해밀토니안 영감에 의해 진화하는 잠재 상태를 구현하고, 예측 트레잭토리를 미래 관찰으로 디코딩하고, 결과 롤아웃을 계획에 사용하는 방법을 논의합니다. 우리는 해밀토니안 구조가 해석 가능성, 데이터 효율성, 장기적인 안정성을 개선할 수 있음을 논의합니다. 그러나 실제로 로봇 장면에서 마찰, 접촉, 비보존력, 형성 가능한 물체와 같은 문제가 발생할 수 있음을 언급합니다.

에이전트 4월 24일

개인화된 물리치료를 위한 에이전트 AI: 생성적 비디오 교육 및 실시간 자세 교정을 위한 다중 에이전트 프레임워크

집에서 물리치료를 받는 아웃풋은 개인화된 감독과 동적 피드백 부족으로 인해 낮은 아웃풋을 보이고 있습니다. 기존의 디지털 헬스 솔루션은 정적, 미리 녹음된 비디오 라이브러리나 일반적인 3D 아바타를 사용하여 환자의 특정한 부상 제한이나 집 환경을 고려하지 못합니다. 이 논문에서는 생성적 AI와 컴퓨터 비전을 사용하여 의료재활 루프를 닫는 다중 에이전트 시스템 아키텍처를 제안합니다.

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