Klaus Greff

収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• DyST：実世界動画における動的ニューラルシーン表現の学習
  シーン表現2023/10/1

  単眼の実世界動画から、シーン内容・視点ごとの動き・カメラ姿勢を潜在表現として分離するDynamic Scene Transformerを提案し、カメラとシーン内容を独立に制御した視点生成を可能にした。

• PaLM-E: 身体性を持つマルチモーダル言語モデル
  VLA2023/3/1

  視覚や連続状態などのセンサ入力を言語モデルに統合し、ロボット操作計画や視覚的質問応答など複数の身体性タスクを単一モデルで解けるようにした研究。

• NeSF：3Dシーンの汎化可能なセマンティックセグメンテーションのためのニューラルセマンティックフィールド
  3Dセマンティックセグメンテーション2021/11/1

  ポーズ付きRGB画像のみから暗黙的ニューラル表現を用いて3D密度場を復元し、2Dセマンティックマップの教師信号で3Dセマンティックセグメンテーションを学習する手法を提案。任意の3D点でクエリ可能な密な3Dセグメンテーションを実現する。

• シーン表現トランスフォーマー：集合潜在表現による幾何学不要の新規視点合成
  新規視点合成2021/11/1

  複数画像からシーン全体の潜在表現を一度の順伝播で推論し、幾何学モデルなしで新規視点画像を高速に合成するTransformer手法を提案した論文。