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VIGOR: 모델 기반 강화학습의 잠재공간 일관성으로 제로샷 시각 일반화 달성
VIGOR는 모델 기반 강화학습에서 보지 못한 시각적 방해 요소에도 제로샷 일반화가 가능하도록 잠재공간 일관성을 부과한 프레임워크다. TD-MPC2 백본에 비대칭 약증강-강증강 배치 분할, 동역학 수준 일관성 손실, 인코더 수준 안정화를 통합했으며, DMC와 Robosuite에서 두 번째로 좋은 기준 모델 대비 평균 3.4%와 43.6% 높은 성능을 보였다. 이 논문은 프리프린트이며 동료 심사 여부는 확인되지 않았다.