論文の概要: Humanoid World Models: Open World Foundation Models for Humanoid Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01182v2
• Date: Tue, 08 Jul 2025 20:18:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.289953
• 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: 我々はHWM(Humanoid World Models)を紹介した。HWMは、HWM(Humanoid World Models)は、HWM(Humanoid World Models)の一種で、HWM(Humanoid World Models)と呼ばれる軽量でオープンソースのモデルである。 我々は,100時間のヒューマノイド実験において,Masked TransformersとFlow-Matching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,性能や視力に最小限の影響を伴って,モデルサイズを33～53%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, with their human-like form, are uniquely suited for interacting in environments built for people. However, enabling humanoids to reason, plan, and act in complex open-world settings remains a challenge. World models, models that predict the future outcome of a given action, can support these capabilities by serving as a dynamics model in long-horizon planning and generating synthetic data for policy learning. We introduce Humanoid World Models (HWM), a family of lightweight, open-source models that forecast future egocentric video conditioned on humanoid control tokens. We train two types of generative models, Masked Transformers and Flow-Matching, 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 33-53% with minimal impact on performance or visual fidelity. HWMs are designed to be trained and deployed in practical academic and small-lab settings, such as 1-2 GPUs.
• Abstract（参考訳）: 人間のような形をしたヒューマノイドロボットは、人間のために作られた環境での対話に一意に適している。 しかし、ヒューマノイドが複雑なオープンワールド設定で推論、計画、行動できるようにすることは、依然として課題である。 与えられた行動の将来的な結果を予測する世界モデルは、長期計画におけるダイナミクスモデルとして機能し、政策学習のための合成データを生成することによって、これらの機能をサポートすることができる。 我々はHWM(Humanoid World Models)を紹介した。HWMは、HWM(Humanoid World Models)は、HWM(Humanoid World Models)の一種で、HWM(Humanoid World Models)と呼ばれる軽量でオープンソースのモデルである。 我々は,100時間のヒューマノイド実験において,Masked TransformersとFlow-Matching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,性能や視力に最小限の影響を伴って,モデルサイズを33～53%削減する。 HWMは1-2 GPUのような実践的な学術的および小規模の環境で訓練され、デプロイされるように設計されている。

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