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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-04-28 至 2026-04-28 共收录 1 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 模型式强化学习 1 篇

2506.05480 2026-04-28 cs.GR cs.CV cs.LG 56%

ODE-GS: Latent ODEs for Dynamic Scene Extrapolation with 3D Gaussian Splatting

ODE-GS:基于动态场景外推的隐式ODE与3D高斯点划法

Daniel Wang, Patrick Rim, Tian Tian, Dong Lao, Alex Wong, Ganesh Sundaramoorthi

机构 * Yale University(耶鲁大学) TU Delft(代尔夫特理工大学) Louisiana State University(路易斯安那州立大学) RTX(RTX公司)

专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.LG、cs.CV

AI总结 ODE-GS结合隐式ODE与3D高斯点划法,通过连续时间隐式动态建模实现动态3D场景的未来外推,优于传统时间条件变形网络方法,提升外推性能19.8%。

Comments Accepted at ICLR 2026

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