日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

描画ロボティクスarXiv:2201.08142

物理的身体を持つ深層画像最適化

Physically Embodied Deep Image Optimisation

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

微分可能ラスタライザと深層ネットワークで描画ストロークを最適化し、その結果をGコードに変換して描画ロボットに実際に絵を描かせる手法を提案した論文。

著者: Daniela Mihai, Jonathon Hare

分類: cs.RO, cs.CV

原文アブストラクト

Physical sketches are created by learning programs to control a drawing robot. A differentiable rasteriser is used to optimise sets of drawing strokes to match an input image, using deep networks to provide an encoding for which we can compute a loss. The optimised drawing primitives can then be translated into G-code commands which command a robot to draw the image using drawing instruments such as pens and pencils on a physical support medium.

関連論文

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2GXOとApptronik、Apolloの物流現場試験を拡大 最大1,000台の展開を構想量産・展開
  3. 3newmoとKDDIが資本業務提携 2028年に堺市で自動運転タクシー商用化目指す提携・買収
  4. 4NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表新製品・発表
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術

PR・アフィリエイト広告

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)の公式広告バナーFRONTIERでGPU搭載PCを見る ↗
PR本紙発行元 EmplifAI