DepthWorld 提出3D世界模型与DROID-3D标定数据集
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DepthWorld 提出3D世界模型与DROID-3D标定数据集
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AI 综述
Jai Bardhan、Josef Sivic、Vladimir Petrik 提出 DepthWorld——一个基于 Stable Video Diffusion、联合预测多视角 RGB 与深度的世界模型，并用它把 DROID 数据集标定为提供稠密度量深度和重新标定多视角外参的 DROID-3D；外部相机在 90% 的 episode 上重投影误差低于 0.7 px。该工作已被 CoRL 2026 接收。 作者称，在相同训练预算下，深度监督使 RGB 预测本身比只用 RGB 的基线提升 1.48 dB PSNR，同时得到可用于下游几何推理的量度深度。模型通过空间隐变量分块预测，且不改动预训练 VAE。
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最新进展10月7日 12:00
DepthWorld：面向机器人操作的3D世界模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.RO 机器人学精选DepthWorld：面向机器人操作的3D世界模型
DepthWorld 提出一种结合学习式立体深度与联合因子图的标定流程，将 DROID 数据集标定为提供稠密度量深度和多视角外参的 DROID-3D，外部相机在 90% 的 episode 上重投影误差 <0.7 px。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 4
- 可比范围峰值
- 910月7日 14:00
- 近 24 小时变化
- -50%
02.557.510
18:0010月8日06:0012:0018:00
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