World Models上級
World Motion Models、SE(3)軌道をトークン化し単一モデルで方策から再ターゲティングまで対応
本研究は、動的3D世界を一連のSE(3)ポーズ軌道として表現し、トークンごとにノイズレベルを割り当てるフローマッチングで学習するWorld Motion Models(WMM)を提案した。同一ネットワークに対するマスク変更により、未来予測、ロボット方策、MPC、モーション補間、クロスエンボディメント再ターゲティングなどが可能になり、Language TableやTraceGenなど多様な応用で高い性能を報告した。arXivプレプリントであり、査読済みではない。