Yu Han
Meta Reality Labs
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
所属歴（論文より）: Meta Reality Labs（〜2026） ／ East China Normal University（〜2026）
トーキングヘッド生成VLA群制御交通監視/衝突検出位置合わせオフライン強化学習
※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
- 蒸留不要：非因果ノイズ整形による単一パス実時間トーキングヘッドトーキングヘッド生成2026/10/8
音声駆動の顔アニメーションを、拡散モデルを使わず単一パスのGANで生成する手法を提案し、非因果的なノイズ整形によりリアルタイムかつ高品質な生成を実現した。
- DSDyn-VLA：動き知覚・未来予測・リアルタイム補正を備えた二重ストリーム動的マニピュレーション枠組みVLA2026/9/30
動的環境でのVLAの知覚・遅延・制御ギャップを解決するため、遅いFlow-Plannerと速いRes-Refinerからなる二重ストリーム枠組みを提案し、動的物体操作ベンチマークDynBenchを導入した。
- GroundingVLN: 視覚言語ナビゲーションのためのグラウンディングに基づく推論と行動VLA2026/9/16
視覚的グラウンディングを推論と行動の共通インターフェースとして用い、推論を画像位置に紐付け、画素ゴールを予測して動作に変換する視覚言語ナビゲーション手法を提案。R2R-CEで69.9%の成功率を達成。
- UAV群による高速道路・市街地統合軌跡データセットSWIFTraj 第II部：グラフベースの軌跡接続手法群制御2026/2/1
UAV群で撮影した複数動画間の車両軌跡を、グラフ表現と時間同期・ハンガリアン法によるマッチングで接続し、長距離連続軌跡を生成する手法を提案した。
- 軌道不要の生成モデルとセグメントマップ拡散による衝突検出フレームワーク交通監視/衝突検出2025/11/1
軌道取得や車両追跡を必要とせず、道路セグメントマップの将来予測を拡散モデルで生成し、実測との差分から衝突を検出する2段階手法を提案。
- 単一フレームLiDARとカメラ画像の直接的点-ピクセル位置合わせ位置合わせ2025/6/1
LiDAR点群とカメラ画像の位置合わせを、検出器不要のマッチングと再現性スコアリングで高精度化し、単一フレームでも積算点群に匹敵する性能を実現した。
- オフライン強化学習のためのQ値正則化Decision ConvFormerオフライン強化学習2024/9/1
Decision ConvFormerに動的計画法によるQ値最大化項を組み込み、軌道の繋ぎ合わせ性能を高めたオフライン強化学習手法を提案。
