AnchorWorld: 具身自我中心世界模拟与基于视角的演化定制

Hugging Face Daily Papers 论文

摘要

AnchorWorld是一个用于自我中心世界模拟的框架,通过3D人体运动和锚点视角定义增强了交互完整性并实现了灵活的世界定制,性能优于最先进的基线。

尽管交互世界建模是一个关键前沿,但在实际场景所需的多功能可控性方面仍未充分探索。为弥补这一差距,我们提出AnchorWorld,这是一个通过增强交互完整性和灵活的世界定制机制来推进自我中心模拟的框架。首先,我们利用3D人体运动作为主要交互模态。为了补充自我中心视角中视野外或被截断的身体部位,我们引入了一种辅助训练监督,该监督结合了与代理第一人称感知解耦的外部视角。这使得模型能够观察到代理相对于环境的全身定位,从而促进更稳健的人-世界交互空间定位。此外,我们提出了一种简单而有效的机制来定制自我演化的世界。这是通过在统一的世界坐标系中定义锚点视角,并结合描述局部场景动态演化的文本描述来实现的。实验结果表明,AnchorWorld显著优于最先进的基线,而消融研究验证了我们关键设计的有效性。值得注意的是,我们的定制方案表现出有前景的时空几何一致性,并严格遵循规定的演化动态。
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论文页面 - AnchorWorld: 基于视角演化定制的情境化自我中心世界模拟

来源:https://huggingface.co/papers/2606.07326

摘要

AnchorWorld 通过增强交互完整性,并利用 3D 人体运动和锚点视角定义实现灵活的世界定制,推进了自我中心模拟的发展。

尽管交互式世界建模是一个关键前沿,但在实际场景所需的灵活可控性方面仍探索不足。为填补这一空白,我们提出 AnchorWorld 框架,通过增强交互完整性以及一种灵活的世界定制机制,推动自我中心模拟(https://huggingface.co/papers?q=egocentric%20simulation)的进步。首先,我们采用 3D 人体运动(https://huggingface.co/papers?q=3D%20human%20motion)作为主要交互模态。为补充自我中心视角中视线外或被截断的身体部位,我们引入一种辅助训练监督(https://huggingface.co/papers?q=auxiliary%20training%20supervision),它融合了与智能体第一人称感知解耦的外源视角(https://huggingface.co/papers?q=exogenous%20viewpoints)。这使得模型能够观察智能体相对于环境的全身定位,从而促进人-世界交互中更稳健的空间接地(https://huggingface.co/papers?q=spatial%20grounding)。此外,我们提出一种简单而有效的机制用于定制自我演化世界(https://huggingface.co/papers?q=self-evolving%20worlds)。这是通过在统一的世界坐标系(https://huggingface.co/papers?q=world%20coordinate%20system)中定义锚点视角(https://huggingface.co/papers?q=anchor%20views),并结合描述局部场景动态演化(https://huggingface.co/papers?q=dynamic%20evolution)的文本描述(https://huggingface.co/papers?q=textual%20descriptions)来实现的。实验结果表明,AnchorWorld 显著优于现有最先进基线,而消融研究验证了我们关键设计的有效性。值得注意的是,我们的定制方案展现出具有前景的时空几何一致性,并严格遵守规定的演化动力学。

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