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arXiv · cs.AI· Qinglin Yang·· 2 天前AI 评分23

Cycle WAM:通过循环一致性耦合动作与视频

Cycle WAM: Coupling Action and Video through Cycle Consistency

来源与原文

arXiv · cs.AI

作者:Qinglin Yang

发布时间:(北京时间)

阅读原始来源 · arxiv.org ↗
完整链接与内容说明

https://arxiv.org/abs/2611.04711v1

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

Cycle WAM 是一种世界动作模型(WAM)训练框架,将视频与动作视为由因果关系联系的对偶模态,通过双向转换实现跨模态对应并恢复正逆动力学,再引入可微分的循环重建目标进一步耦合两个映射。该模型在 LIBERO-Pro 上取得同类方法中的 SOTA 表现,并在 DROID 上大幅提升 DreamZero;与 UWM 的对比显示其逆动力学性能更优、正动力学预测视觉细节更清晰。

来源:arXiv · cs.AI · arxiv.org

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