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Automated Synthesis of Facial Mechanisms for Conversational Animatronic Robots

用于对话式仿人机器人的面部机构自动合成

Zongzheng Zhang, Zi Lin, Jiawen Yang, Ziqiao Peng, Junyan Lao, Lin Cheng, Huazhe Xu, Hang Zhao, Hao Zhao

AI总结 研究旨在实现对话式仿人机器人面部机构自动合成，提出参数化模板及分层算法，开发对话面部运动合成框架，经多方面实验验证，可快速生成可物理实现的面部机构，推动大规模个性化发展。

Comments Accepted by RSS 2026. Project page: https://zzongzheng0918.github.io/automated-facial-mechanisms-synthesis/

Is Energy Guidance All You Need? Training-Free Norm Injection for Driving World Models

你所需要的只是能量引导吗？用于驱动世界模型的无训练规范注入

Xiyan Su, Frank Diermeyer, Markus Lienkamp

机构 * Institute of Automotive Technology, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学汽车技术研究所） 纠错

AI总结 研究基于大型视频扩散主干的驾驶世界模型难以控制的问题，提出通过可微能量函数在采样时操控规划轨迹，无需重新训练主干，以Open-Sora 2.0 MM-DiT主干模型为例验证，指出跨流耦合是端到端可控关键。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems 2026 Robot World Models Workshop