世界模型

3D Point World Models: Point Completion Enables More Accurate Dynamics Learning

3D点云世界模型：点云补全实现更准确的动力学学习

Skand Peri, Hung Nguyen, Chanho Kim, Li Fuxin, Stefan Lee

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 提出3D点云世界模型(3DPWM)，通过先补全部分点云再学习动作条件动力学，实现长时程可靠推演和精确成本评估，支持多种机器人操作任务。

Comments 21 Pages

Valdi: Value Diffusion World Models

Valdi: 价值扩散世界模型

Christopher Lindenberg, Kashyap Chitta

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 提出Valdi框架，结合端到端在线训练与潜在扩散动力学模型，在CarRacing环境中使用单步扩散达到与确定性MLP基线相当的性能，揭示了预测多模态与控制性能之间的权衡。

Comments RLC 2026 WMW

Path Planning in Physically Viable World Models

物理可行世界模型中的路径规划

Su Ann Low, Cheng-Hsi Hsiao, Xingjian Li, Adam J. Thorpe, Ufuk Topcu, Krishna Kumar

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 提出物理可行世界模型，通过物理仿真生成修改后的场景，使机器人能在部署前评估未来地形变化对路径可行性的影响。

Comments 18 pages, 7 figures, submitted to CORL

Multi-scale Mixture of World Models for Embodied Agents in Evolving Environments

面向演化环境中具身智能体的多尺度世界模型混合

Jinwoo Jang, Daniel J. Rho, Sihyung Yoon, Hyunsuk Cho, Honguk Woo

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 提出MuSix框架，通过尺度感知的世界模型混合与演化，解决具身智能体在动态环境中的多尺度推理和知识适应问题，在EmbodiedBench和HAZARD上超越现有方法。

Comments Accepted at ECCV 2026. 15 pages

DeWorldSG: Depth-Aware 3D Semantic Scene Graph Generation via World-Model Priors

DeWorldSG: 基于世界模型先验的深度感知3D语义场景图生成

Seok-Young Kim, Abdelrahman Elskhawy, Taewook Ha, Dooyoung Kim, Eunjae Shin, Benjamin Busam, Woontack Woo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； La Trobe University（拉筹伯大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world-model(title)；world-model(title)；world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 提出DeWorldSG框架，通过深度引导滤波估计实例级3D高斯分布，并利用世界模型先验聚合时空证据，生成时空鲁棒的3D语义场景图，在对象和谓词预测上达到最先进性能。

Comments 19 pages, 6 figures, ECCV 2026

VOCA: Visual Odometry with Codec Awareness

VOCA: 具有编解码感知的视觉里程计

Nouri Alexander Hilscher, Mateo de Mayo, Dominik Muhle, Christoph Otten genannt Hermes, Daniel Cremers

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出VOCA方法，利用视频编解码信息改进压缩流上的立体视觉里程计跟踪性能，在因果VO上达到最先进的相对轨迹误差和效率。

Comments Accepted to ECCV 2026

RetailSMV: Exocentric vs. Egocentric Adaptation of Foundation Video World Models in Retail

RetailSMV：零售场景中基础视频世界模型的外视角与内视角适应

Amirreza Rouhi, Rajat Aggarwal, Parikshit Sakurikar, Anoop M. Namboodiri, Sashi P. Reddi

机构 * DreamVu 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world models(title)；world model(title,abstract)

AI总结 研究零售场景下基础视频世界模型的外视角与内视角适应，发现仅用外视角数据训练的模型在多项指标上优于或等同于联合训练。

Holo-World: Unified Camera, Object and Weather Control for Video World Model

Holo-World: 视频世界模型的统一相机、物体和天气控制

Xiangchen Yin, Wenzhang Sun, Jiahui Yuan, Zijie Liu, Yinda Chen, Wei Li, Dachun Kai, Chunfeng Wang, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)

AI总结 提出Holo-World，一种从单张图像联合控制相机、物体运动和天气的统一视频世界模型，通过场景适配器和解耦CFG实现世界保持与天气迁移。

Comments Project Page: https://xiangchenyin.github.io/Holo-World Code: https://github.com/XiangchenYin/Holo-World

Structured 4D Latent Predictive Model for Robot Planning

结构化4D潜在预测模型用于机器人规划

Zhiyi Li, Peilin Wu, Xiaoshen Han, Ruojin Cai, Yilun Du

专题命中 具身与机器人 ：predictive model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO；predictive models(abstract)

AI总结 提出结构化4D潜在预测模型，在潜在空间中预测场景3D结构演化，实现3D一致的场景理解与机器人规划，在复杂操作任务中优于现有视频基规划器。

Local Motion Matters: A Deconstruct-Recompose Paradigm for Reinforcement Learning Pre-training from Videos

局部运动至关重要：一种用于从视频中进行强化学习预训练的解构-重组范式

Jinwen Wang, Youfang Lin, Xiaobo Hu, Shuo Wang, Kai Lv

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence（北京交通数据挖掘与具身智能重点实验室） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG；dynamics model(abstract)

AI总结 提出解构-重组范式（DRP），通过解构全局运动为原子动作学习局部运动表示，再重组以加速下游策略学习，在机器人控制任务中显著提升样本效率。

Comments 20 pages, 16 figures

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pages 9859-9868

Sensorless Four-Channel Control Architecture Using Inverse Dynamics Modeling for Human-Scale Bilateral Teleoperation

基于逆动力学建模的无传感器四通道控制架构用于人尺度双边遥操作

Amir Noohian, Dylan Miller, Justin Valentine, Alan Lynch, Martin Jagersand

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：dynamics model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对人尺度遥操作中高惯性、建模困难和力传感器依赖问题，提出基于逆动力学的无传感器四通道架构，在WAM平台上验证，优于传统方案，提升位置/力跟踪并降低操作力。

Seahorse: A Unified Benchmarking Framework for Spatiotemporal Event Modeling

Seahorse: 时空事件建模的统一基准框架

Yahya Aalaila, Gerrit Großmann, Sebastian Vollmer

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Data Science and its Applications Research Group, Kaiserslautern, Germany（德国人工智能研究中心（DFKI），数据科学及其应用研究组，凯泽斯劳滕，德国） ； Department of Computer Science, Rhineland-Palatinate Technical University of Kaiserslautern-Landau (RPTU), Kaiserslautern, Germany（计算机科学系，莱茵兰-普法尔茨凯泽斯劳滕-兰道工业大学（RPTU），凯泽斯劳滕，德国） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Seahorse统一框架，通过编码-演化-解码接口标准化神经时空点过程，实现公平比较与诊断分析，并引入合成压力测试套件揭示各模型族的归纳偏差。

Comments 24 pages, 9 figures. Code: https://github.com/YahyaAalaila/seahorse