Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Ana Sayfaya Dön

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 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

8 Yorum

Zhengzhong Tu profil fotoğrafı
Zhengzhong Tu1 yıl önce

@CVPR @ZiyangXie_ Awesome work!

AssemblyAI profil fotoğrafı
AssemblyAI1 yıl önce

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 👇

Daniel profil fotoğrafı
Daniel1 yıl önce

@CVPR @ZiyangXie_ 🚀🚀

Markus Wulfmeier profil fotoğrafı
Markus Wulfmeier1 yıl önce

@CVPR @ZiyangXie_ Nice work!

Ajay Divakaran profil fotoğrafı
Ajay Divakaran1 yıl önce

@CVPR @ZiyangXie_ Very nice work Bolei

Bolei Zhou profil fotoğrafı
Bolei Zhou1 yıl önce

@CVPR @ZiyangXie_ Thank you Ajay!

ryan yang profil fotoğrafı
ryan yang1 yıl önce

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

Maya N profil fotoğrafı
Maya N1 yıl önce

@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. 👏

Benzer Videolar