VLA / 视觉-语言-动作模型

DyG$^2$T: Modeling Object Dynamics with 3D Gaussian Temporal-Spatial Particle Graph Transformer

DyG²T：基于3D高斯时空粒子图Transformer的对象动力学建模

Yansong Wang, Zhaobo Qi, Xinyan Liu, Beichen Zhang, Shuhui Wang, Weigang Zhang, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology at Weihai（哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：action model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对现有动力学建模方法丢失细粒度细节、轨迹漂移等问题，提出DyG²T框架，通过空间补全关键点、TDN增强时间判别性、粒子图Transformer建模交互，在合成与真实数据集上实现精准动力学建模，泛化能力强。