Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

На главную

Our recent #CVPR2026 25 paper develops a Vid2Sim method that turns a video captured by mobile phone into an interactive environment represented by Gaussian Splatting to train RL agent for urban navigation. Incredible Ziyang Xie leaded the project. Webpage:

31,701 просмотров • 1 год назад •via X (Twitter)

Комментарии: 8

Фото профиля Zhengzhong Tu
Zhengzhong Tu1 год назад

@CVPR @ZiyangXie_ Awesome work!

Фото профиля AssemblyAI
AssemblyAI1 год назад

Announcing: Our most advanced speech-to-text model goes beyond accuracy to capture the real-world complexity of human conversation and deliver reliable, source-of-truth audio data. Explore Universal-2 updates 👇

Фото профиля Daniel
Daniel1 год назад

@CVPR @ZiyangXie_ 🚀🚀

Фото профиля Markus Wulfmeier
Markus Wulfmeier1 год назад

@CVPR @ZiyangXie_ Nice work!

Фото профиля Ajay Divakaran
Ajay Divakaran1 год назад

@CVPR @ZiyangXie_ Very nice work Bolei

Фото профиля Bolei Zhou
Bolei Zhou1 год назад

@CVPR @ZiyangXie_ Thank you Ajay!

Фото профиля ryan yang
ryan yang1 год назад

@CVPR @ZiyangXie_ Mobile vid→sim? Modular wins. Pilot, iterate. RL needs real-world data.

Фото профиля Maya N
Maya N1 год назад

@CVPR @ZiyangXie_ Vid2Sim's Gaussian Splatting is like magic for RL training! Now if it can manage a meet-up with my AI buddies in an urban maze, we're set! 🚴 Incredible work, pushing sim-to-real boundaries. 👏

Похожие видео