論文の概要: Humanoid World Models: Open World Foundation Models for Humanoid Robotics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01182v1
- Date: Sun, 01 Jun 2025 21:33:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.976846
- Title: Humanoid World Models: Open World Foundation Models for Humanoid Robotics
- Title（参考訳）: ヒューマノイド世界モデル:ヒューマノイドロボットのためのオープンワールドファンデーションモデル
- Authors: Muhammad Qasim Ali, Aditya Sridhar, Shahbuland Matiana, Alex Wong, Mohammad Al-Sharman,
- Abstract要約: 本稿では,Humanoid World Models (HWM) を紹介する。
我々は,100時間のヒューマノイド実験において,Masked TransformersとFlowMatchingの2種類の生成モデルを訓練した。
パラメータ共有技術は、性能や視覚的忠実度に最小限の影響を伴って、モデルサイズを33から53に削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7781524868854715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humanoid robots have the potential to perform complex tasks in human centered environments but require robust predictive models to reason about the outcomes of their actions. We introduce Humanoid World Models (HWM) a family of lightweight open source video based models that forecast future egocentric observations conditioned on actions. We train two types of generative models Masked Transformers and FlowMatching on 100 hours of humanoid demonstrations. Additionally we explore architectural variants with different attention mechanisms and parameter sharing strategies. Our parameter sharing techniques reduce model size by 33 to 53 with minimal impact on performance or visual fidelity. HWM is designed to be trained and deployed in practical academic and small lab settings such as 1 to 2 GPUs.
- Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットは、人間中心の環境で複雑なタスクを実行することができるが、行動の結果を推論するためには、堅牢な予測モデルが必要である。
我々はHumanoid World Models (HWM) を紹介する。Humanoid World Models (HWM) は軽量なオープンソースビデオベースモデルである。
我々は,100時間のヒューマノイド実験において,Masked TransformersとFlowMatchingの2種類の生成モデルを訓練した。
さらに、異なる注意機構とパラメータ共有戦略を持つアーキテクチャのバリエーションについても検討する。
パラメータ共有技術は、性能や視覚的忠実度に最小限の影響を伴って、モデルサイズを33から53に削減する。
HWMは、1から2 GPUのような実践的な学術的および小規模の研究所設定でトレーニングされ、デプロイされるように設計されている。
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