University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

Egocentric World Model for Photorealistic Hand-Object Interaction Synthesis

第一人称世界模型用于逼真手-物体交互合成

Dayou Li, Lulin Liu, Bangya Liu, Shijie Zhou, Jiu Feng, Ziqi Lu, Minghui Zheng, Chenyu You, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Amazon（亚马逊） ； State University of New York at Stony Brook（纽约州立大学石溪分校） 纠错

AI总结 本文提出EgoHOI模型，通过动作信号模拟物理一致的交互，克服了高速头部运动、严重遮挡和高自由度手部运动带来的挑战，实验验证其有效性。

Spatially Grounded Long-Horizon Task Planning in the Wild

在真实环境中进行具有长时域的任务规划

Sehun Jung, HyunJee Song, Dong-Hee Kim, Reuben Tan, Jianfeng Gao, Yong Jae Lee, Donghyun Kim

机构 * Korea University（韩国大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于空间的规划任务，引入了GroundedPlanBench基准，评估机器人在真实环境中的长时域动作规划能力，并通过V2GP框架提升空间接地规划性能。

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