图像生成

When Motion Learns to Listen: Diffusion-Prior Lyapunov Actor-Critic Framework with LLM Guidance for Stable and Robust AUV Control in Underwater Tasks

当运动学会倾听：带有LLM引导的扩散先验Lyapunov动作-批评者框架用于水下任务中稳定和鲁棒的AUV控制

Jingzehua Xu, Weiyi Liu, Weihang Zhang, Zhuofan Xi, Guanwen Xie, Shuai Zhang, Yi Li

专题命中 可控生成 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种结合扩散模型、Lyapunov批评者和LLM的框架，用于提升水下机器人控制的稳定性与鲁棒性，通过生成-过滤-优化机制实现高效探索和多目标优化。

Comments This paper is currently under review and does not represent the final version. Jingzehua Xu, Weiyi Liu and Weihang Zhang are co-first authors of this paper, with Zhuofan Xi as the second author

Planning with Sketch-Guided Verification for Physics-Aware Video Generation

基于草图引导验证的物理感知视频生成规划

Yidong Huang, Zun Wang, Han Lin, Dong-Ki Kim, Shayegan Omidshafiei, Jaehong Yoon, Yue Zhang, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； FieldAI ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SketchVerify通过草图验证和动态轨迹优化提升物理感知视频生成的效率与质量。

Comments website: https://sketchverify.github.io/

Range-Edit: Semantic Mask Guided Outdoor LiDAR Scene Editing

Range-Edit: 基于语义掩码的户外激光雷达场景编辑

Suchetan G. Uppur, Hemant Kumar, Vaibhav Kumar

机构 * GeoAI4Cities Lab（GeoAI4Cities实验室） ； IISER Bhopal（印度比哈尔理工学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Range-Edit通过语义掩码指导生成高质量的激光雷达点云，提升自动驾驶系统的鲁棒性与泛化能力。

Comments 8 pages, 9 figures

WorldGen: From Text to Traversable and Interactive 3D Worlds

WorldGen: 从文本到可遍历和交互的3D世界

Dilin Wang, Hyunyoung Jung, Tom Monnier, Kihyuk Sohn, Chuhang Zou, Xiaoyu Xiang, Yu-Ying Yeh, Di Liu, Zixuan Huang, Thu Nguyen-Phuoc, Yuchen Fan, Sergiu Oprea, Ziyan Wang, Roman Shapovalov, Nikolaos Sarafianos, Thibault Groueix, Antoine Toisoul, Prithviraj Dhar, Xiao Chu, Minghao Chen, Geon Yeong Park, Mahima Gupta, Yassir Azziz, Rakesh Ranjan, Andrea Vedaldi

机构 * Reality Labs, Meta（Meta现实实验室） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 WorldGen通过结合LLM、程序生成和扩散模型，实现从文本到可交互3D世界的自动创建，提升虚拟空间的生成效率与表现力。

Robustness of optimal control for controlled regime-switching diffusions with incorrect models

受控切换扩散过程最优控制的鲁棒性

Somnath Pradhan, Dinesh Rathia

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了受控切换扩散过程的鲁棒性，通过分析价值函数和最优策略的连续性，扩展了鲁棒性框架至更广泛的混合系统。