Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

See like a Robot: Robot-Centric Pointmaps for Vision-Language-Action Models

像机器人一样看：用于视觉-语言-动作模型的以机器人为中心的点图

Byungkun Lee, Dongyoon Hwang, Dongjin Kim, Hojoon Lee, Minho Park, Jaegul Choo

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Holiday Robotics（假日机器人公司） 纠错

AI总结 研究视觉-语言-动作模型中因观察与动作定义的帧不匹配问题，提出以机器人为中心的点图方法，该方法能保留2D VLA所需网格，以最小架构变化集成到现有模型，实验证明其在模拟和实际机器人实验中表现优于基线。

Comments Project page: https://davian-robotics.github.io/pointmap/

PAKE: Learning Whole-Body Loco-Manipulation with Partial Kinematic Embeddings

PAKE：利用部分运动学嵌入学习全身移动操作

Zhengmao He, Moonkyu Jung, Hyeongjun Kim, Jiseong Lee, Hui Zhang, Jemin Hwangbo, Jie Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究针对高自由度机器人全身移动操作面临的挑战，提出将其分解为部分参考运动生成和低级模仿控制的框架，用KNF模型生成参考运动，经高低级控制器实现精确控制，在模拟和硬件实验中均表现优异，为相关操作提供实用方案。

GraspGraphNet: Graph-Structured Multi-Embodiment Dexterous Grasp Generation

GraspGraphNet：基于图结构的多机器人灵巧抓取生成

Yeonseo Lee, Taeyeop Lee, Hyosup Shin, Guebin Hwang, Sungho Jo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 研究跨机器人手的灵巧抓取生成难题，提出GraspGraphNet框架，将手表示为运动学图，结合多种技术建模交互，直接在相关空间应用条件流匹配，无需后处理等，共享模型在多场景取得高成功率，证明图结构手部表示的有效性。

Comments Project: https://lysees.github.io/graspgraphnet-page

Unified Backbone Refinement for Diffusion Models via Internal-Latent Analysis

通过内部潜变量分析对扩散模型进行统一骨干细化

Haksoo Lim, Myeongjin Lee, Wonjoon Chang, Jaesik Choi

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； INEEJI 纠错

AI总结 研究扩散模型骨干细化问题，提出DUNE框架，通过分析内部潜变量检测突变偏差，对选定条目进行骨干特定抑制，可自然扩展到基于Transformer的模型，经实验验证该方法能提高保真度并减少幻觉。

Comments 45 pages, 23 figures. Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026