WorldModels
[Paper Note] VerseCrafter: Dynamic Realistic Video World Model with 4D Geometric Control, Sixiao Zheng+, arXiv'26, 2026.01
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#ComputerVision #Controllable #Pocket #4D (Video) #Geometric Issue Date: 2026-01-14 GPT Summary- VerseCrafterは、カメラとオブジェクトの動きを一貫して制御する4Dビデオワールドモデルを提案。静的な背景と3Dガウス軌跡を使用して、オブジェクトの確率的な3D占有を表現し、高忠実度なビデオ生成を可能にする。自動データエンジンにより、大規模な4Dアノテーションデータセットを野生のビデオから抽出し、モデルのトレーニングを支援。 Comment
pj page: https://sixiaozheng.github.io/VerseCrafter_page/
元ポスト:
[Paper Note] Web World Models, Jichen Feng+, arXiv'25, 2025.12
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#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #read-later #text Issue Date: 2025-12-30 GPT Summary- 本研究では、言語エージェントのための中間的なアプローチとしてWeb World Model（WWM）を提案。WWMは、ウェブコードで実装された世界の状態と物理法則を基に、大規模言語モデルが高レベルの意思決定を生成する仕組み。実際の地理に基づく旅行地図や架空の探検など、様々な環境を構築し、実用的な設計原則を特定。これにより、制御可能でありながら無限の探索が可能な環境を実現することを示した。 Comment
pj page: https://github.com/Princeton-AI2-Lab/Web-World-Models
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ポイント解説:
[Paper Note] LongVie 2: Multimodal Controllable Ultra-Long Video World Model, Jianxiong Gao+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #Pocket #MultiModal #DiffusionModel #LongSequence #VideoGeneration/Understandings #4D (Video) #reading #One-Line Notes #DepthEstimation Issue Date: 2025-12-21 GPT Summary- LongVie 2は、動画生成システムに基づくワールドモデルで、制御可能性、視覚品質、時間的一貫性を向上させるために3段階で訓練される自己回帰フレームワークです。マルチモーダルガイダンス、劣化認識トレーニング、歴史的コンテキストガイダンスを用いて、長距離制御と高い視覚忠実度を実現。LongVGenBenchを導入し、100本の高解像度動画を用いたベンチマークを提供。実験により、最先端の性能を達成し、連続動画生成の可能性を示しました。 Comment
pj page: https://vchitect.github.io/LongVie2-project/
元ポスト:
最大5分間のlong videoの生成が可能で、マルチモーダルな入力（depth map（空間の構造の制御; dense control signal）, point map(キーポイントの時間軸での軌跡; sparse control signal）)に応じて生成をコントロールし、temporal consistencyも向上しているとのこと。
関連:
- [Paper Note] SpatialTracker: Tracking Any 2D Pixels in 3D Space, Yuxi Xiao+, CVPR'24, 2024.04
- [Paper Note] Diffusion as Shader: 3D-aware Video Diffusion for Versatile Video Generation Control, Zekai Gu+, SIGGRAPH'25, 2025.01
- [Paper Note] Video Depth Anything: Consistent Depth Estimation for Super-Long Videos, Sili Chen+, CVPR'25 Highlight, 2025.01
[Paper Note] MMGR: Multi-Modal Generative Reasoning, Zefan Cai+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #Evaluation #FoundationModel #TextToImageGeneration #2D (Image) #3D (Scene) #KeyPoint Notes #TextToVideoGeneration Issue Date: 2025-12-19 GPT Summary- MMGR（Multi-Modal Generative Reasoning Evaluation and Benchmark）を導入し、物理的、論理的、空間的、時間的な推論能力に基づくビデオ基盤モデルの評価フレームワークを提案。既存の指標では見落とされる因果関係や物理法則の違反を考慮し、主要なビデオおよび画像モデルをベンチマークした結果、抽象的推論でのパフォーマンスが低いことが明らかに。MMGRは、生成的世界モデルの推論能力向上に向けた統一診断ベンチマークを提供。 Comment
pj page: https://zefan-cai.github.io/MMGR.github.io/
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video/image 生成モデルを（単なる動画生成という枠ではなく世界モデルという観点で評価するために）
- physical reasoning: ロボットのシミュレーションやinteractionに必要な物理世界の理解力
- logical (abstract) reasoning: System2 Thinkingい必要な抽象的なコンテプトやルールに従う能力（Aが起きたらBが続く）
- 3D spatial reasoning: 世界の認知mapを内包するために必要な3D空間における関係性や、環境の案内、物事の構造や全体像を把握する能力
- 2D spatial reasoning: 複雑なpromptをgroundingするために必要な2D空間に写像されたレイアウト、形状、相対位置を理解する能力
- Temporal Reasoning: coherenceを保つために必要な、因果関係、イベントの順序、長期的な依存関係を捉える能力
の5つの軸で評価するフレームワーク。
[Paper Note] Simulating the Visual World with Artificial Intelligence: A Roadmap, Jingtong Yue+, arXiv'25, 2025.11
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#Survey #ComputerVision #Pocket #read-later #VideoGeneration/Understandings #4D (Video) #Physics Issue Date: 2025-12-17 GPT Summary- ビデオ生成は、視覚的クリップの生成から物理的妥当性を持つ仮想環境の構築へと進化している。本研究では、現代のビデオ基盤モデルを暗黙の世界モデルとビデオレンダラーの2つのコアコンポーネントとして概念化し、物理法則やエージェントの行動をエンコードする世界モデルが視覚的推論や計画を可能にすることを示す。ビデオレンダラーはシミュレーションを現実的な視覚に変換し、ビデオ生成の進展を4つの世代にわたって追跡する。各世代の特性を定義し、ロボティクスや自律運転などの応用を考察し、次世代の世界モデルに関する課題と設計原則についても議論する。 Comment
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[Paper Note] Closing the Train-Test Gap in World Models for Gradient-Based Planning, Arjun Parthasarathy+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #Pocket #train-inference-gap Issue Date: 2025-12-13 GPT Summary- 世界モデルとMPCを組み合わせ、勾配ベースの計画を改善する手法を提案。トレーニング時のデータ合成技術により、テスト時に物体操作やナビゲーションタスクで従来のCEMを上回る性能を実現。 Comment
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[Paper Note] X-Humanoid: Robotize Human Videos to Generate Humanoid Videos at Scale, Pei Yang+, arXiv'25, 2025.12
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#ComputerVision #Pocket #Dataset #Transformer #SyntheticData #DiffusionModel #Robotics #VisionLanguageActionModel #4D (Video) #EmbodiedAI #One-Line Notes #Third-Person View Issue Date: 2025-12-12 GPT Summary- X-Humanoidは、動画から動画への生成的な編集アプローチを用いて、人間からヒューマノイドへの翻訳を実現するモデルです。Unreal Engineを活用し、17時間以上のペア合成動画を生成するデータ作成パイプラインを設計し、60時間のEgo-Exo4D動画を用いて360万以上の「ロボティクス化」されたヒューマノイド動画フレームを生成しました。定量的分析とユーザー調査により、69%のユーザーが動きの一貫性で最も優れていると評価し、62.1%が具現化の正確さで最も優れていると評価しました。 Comment
pj page: https://showlab.github.io/X-Humanoid/
元ポスト:
既存研究は主観視点の動画における人の腕をロボットアームにルールベースで置き換えるなどの方法で動画をオーバレイすることでdata scarcityの問題に対処してきており、これは有望なアプローチだが、第三者視点の動画はしばしばより複雑（全身が写り、背景が動的に変化し遮蔽に隠れたりもする）で課題がある。このため、第三者視点での動画を人間からヒューマノイドに置換するモデルを学習[^1]し（強力なvideo editingモデルでもこの点はまだ苦戦するタスクとのこと）、私生活における人間の動画をヒューマノイドに置き換えてデータを合成することでロボットのポリシーや世界モデルの学習データ不足を補います、という話に見える。
[^1]: この部分の学習データはUnreal Engineを用いて17+時間に及ぶ人間-ヒューマノイドペアの動画を合成
（以下Chatgptとの問答により得た情報なのでハルシネーションの恐れがあります）
主観視点での人間の腕をロボットアームに置き換えて学習データを合成するというのは気持ちが分かりやすかったのだが（＝人間の腕と実際にロボット自身がカメラを通じて見る自分の腕は形状が違うため学習時と運用時にgapが生じる）、なぜ第三者視点でのこのようなHuman-Humanoid gapを埋めた学習データが必要なのか、という話はざーっと論文を見た限り書いておらず門外漢の私ではわからなかったので、ChatgptやGeminiにきいてみた。LLMの応答によると
- 主観視点での動画には限りがあり、第三者視点での動画の方が単純にデータ量が多い
- 主観視点動画では見える範囲が限定的であり、たとえばロボットに特定の動作を学習させたいときに、全身動作や背景の動き、物体との位置関係などはわからない。
- ロボットが実際に得る視界もロボットから見た時の主観視点であるが、それとは別の話としてこのような第三者視点がロボットが多様なタスクを学ぶときに全身が写っている動画は有用であるか（タスク、意図、行動の選択パターンなどの動作の意味情報を学ぶ）。また、第三者視点動画をロボットの視点に変換するようなモデルを作るためにもこのようなデータは必要で、これによりロボットは第三者視点の人間動画から学び、最終的にそれらを自分の主観視点に対応する表現として学習（retargetと呼ぶらしい）できる。
といった背景があるらしい。
（LLMから得た情報ここまで）
↑のLLMからの情報は妥当なように感じる。
まああとは、そもそも、ロボットが溢れかえる世界になったときに、ロボットが写っている学習データがないとまずいよね、というのも将来的にはあるのかなという感想。
[Paper Note] Agentic Large Language Models, a survey, Aske Plaat+, arXiv'25, 2025.03
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#Survey #ComputerVision #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #VisionLanguageModel #Robotics Issue Date: 2025-12-08 GPT Summary- エージェント的LLMに関する研究をレビューし、推論、行動、相互作用の三つのカテゴリーに整理。各カテゴリーは相互に利益をもたらし、医療診断や物流などの応用が期待される。エージェント的LLMは新たなトレーニング状態を生成し、データセットの必要性を軽減する可能性があるが、安全性や責任といったリスクも存在する。 Comment
元ポスト:
pj page: https://askeplaat.github.io/agentic-llm-survey-site/
Robotics, World Modelなどの話も含まれているように見える。
[Paper Note] RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model, Jun Cen+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #Pocket #NLP #VisionLanguageActionModel #UMM #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-25 GPT Summary- RynnVLA-002は、ビジョン・言語・アクション（VLA）モデルと世界モデルを統合した新しいモデルで、アクションと視覚入力を用いて未来の画像状態を予測し、環境の物理法則を学習します。このフレームワークにより、環境のダイナミクスとアクション計画の共同学習が可能となり、実験では個別モデルを上回る性能を示しました。シミュレーションでは97.4%の成功率を達成し、実世界のロボットタスクでも成功率が50%向上しました。 Comment
HF: https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnVLA-002
元ポスト:
関連:
- RynnVLA-001: Using Human Demonstrations to Improve Robot Manipulation, Jiang+, Alibaba, 2025.08
VLAによるアクション予測とWorldModelによる視覚的な画像生成の交互作用をさせたという話に見える。
[Paper Note] Robot Learning from a Physical World Model, Jiageng Mao+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #Pocket #Zero/Few/ManyShotPrompting #VideoGeneration/Understandings #Robotics #EmbodiedAI #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- PhysWorldは、物理世界のモデル化を通じてビデオ生成とロボット学習を結びつけるフレームワークです。従来のビデオ生成モデルは物理を無視しがちで、ロボットの操作に不正確さをもたらしますが、PhysWorldはタスク条件付きのビデオを生成し、物理世界を再構築します。これにより、生成されたビデオの動きを物理的に正確なアクションに変換し、実際のロボットデータ収集なしでゼロショットのロボット操作を実現します。実験により、PhysWorldは操作精度を大幅に向上させることが示されました。 Comment
pj page: https://pointscoder.github.io/PhysWorld_Web/
画像とタスクプロンプトを与えて動画を生成し、生成された動画に対してworld modelを用いて物理世界の情報を再構築し、そこからロボットのアクションとして何が必要かを推定することでRLをする、結果的にzeroshotでのロボット操作が実現できる、みたいな話に見える(Figure2)
元ポスト:
[Paper Note] ChronoEdit: Towards Temporal Reasoning for Image Editing and World Simulation, Jay Zhangjie Wu+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #Pocket #Transformer #DiffusionModel #Selected Papers/Blogs #2D (Image) Issue Date: 2025-11-11 GPT Summary- ChronoEditフレームワークを提案し、画像編集を動画生成として再定義。入力画像と編集画像を動画の最初と最後のフレームとし、時間的一貫性を学習した動画生成モデルを活用。推論時に時間的推論ステージを導入し、物理的に実現可能な変換を制約する編集軌道を生成。新しいベンチマークPBench-Editで、ChronoEditが視覚的忠実性と物理的妥当性で最先端の手法を上回ることを示した。 Comment
HF:
https://huggingface.co/nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers
LoRAによるUpscaler:
https://huggingface.co/nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Upscaler-Lora
元ポスト:
スケッチ+promptでの編集
HF:
https://huggingface.co/nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Paint-Brush-Lora
元ポスト:
[Paper Note] LongCat-Video Technical Report, Meituan LongCat Team+, arXiv'25, 2025.10
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#ComputerVision #Pocket #DiffusionModel #OpenWeight #VideoGeneration/Understandings #4D (Video) #TextToVideoGeneration #SparseAttention #Video Continuation #ImageToVideoGeneration Issue Date: 2025-11-02 GPT Summary- 「LongCat-Video」は、13.6Bパラメータを持つ動画生成モデルで、複数の動画生成タスクにおいて高いパフォーマンスを発揮します。Diffusion Transformerフレームワークに基づき、テキストや画像から動画を生成し、長時間動画の生成においても高品質と一貫性を維持します。効率的な推論を実現するために、粗から細への生成戦略とブロックスパースアテンションを採用し、720p、30fpsの動画を数分で生成可能です。マルチリワードRLHFによるトレーニングにより、最新のモデルと同等の性能を達成し、コードとモデルの重みは公開されています。 Comment
pj page: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
元ポスト:
VAGEN Reinforcing World Model Reasoning for Multi-Turn VLM Agents, Wang+, NeurIPS'25
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#ComputerVision #ReinforcementLearning #Reasoning #NeurIPS #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-10-19 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Agent Learning via Early Experience, Kai Zhang+, arXiv'25, 2025.10
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#Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #AIAgents #Self-SupervisedLearning #SelfCorrection #mid-training #Selected Papers/Blogs #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-10-14 GPT Summary- 言語エージェントの目標は、経験を通じて学び、複雑なタスクで人間を上回ることですが、強化学習には報酬の欠如や非効率的なロールアウトが課題です。これに対処するため、エージェント自身の行動から生成された相互作用データを用いる「早期経験」という新たなパラダイムを提案します。このデータを基に、(1) 暗黙の世界モデル化と(2) 自己反省の2つの戦略を研究し、8つの環境で評価を行った結果、効果性と一般化が向上することを示しました。早期経験は、強化学習の基盤を提供し、模倣学習と経験駆動エージェントの橋渡しとなる可能性があります。 Comment
元ポスト:
LLM AgentのためのWarmup手法を提案している。具体的にはRLVRやImitation LearningによってRewardが定義できるデータに基づいてこれまではRLが実現されてきたが、これらはスケールせず、Rewardが定義されない環境のtrajectoryなどは学習されないので汎化性能が低いという課題がある。このため、これらのsupervisionつきの方法で学習をする前のwarmup手法として、reward-freeの学習パラダイム Early Experienceを提案している。
手法としてはシンプルな手法が2種類提案されている。
### Implicit World Modeling (IWM, 式(3)):
ある状態s_i において action a_i^{j}を (1 < j < |K|)をとった時の状態をs_i^{j}としたときに、(s_i, a_i^{j}, s_i^{j}) の3つ組を考える。これらはポリシーからのK回のrolloutによって生成可能。
このときに、状態sを全てテキストで表現するようにし、言語モデルのnext-token-prediction lossを用いて、ある状態s_jにおいてaction a_i^{k} をとったときに、s_j^{k} になることを予測できるように学習する。これにより例えばブックフライトのサイトで誤った日時を入れてしまった場合や、どこかをクリックしたときにどこに遷移するかなどの学習する環境の世界知識をimplicitにモデルに組み込むことができる。
### Self-Reflection（式4）
もう一つのパラダイムとして、専門家によるアクション a_i によって得られた状態 s_i と、それら以外のアクション a_i^{j} によって得られた状態 s_i^{j}が与えられたときに、s_iとs_i^{j}を比較したときに、なぜ a_i の方がa_i^{j} よりも好ましいかを説明するCoT C_i^{j}を生成し、三つ組データ(s_i, a_i^{j}, c_i^{j}) を構築する。このデータを用いて、状態s_iがgivenなときに、a_i に c_i^{j} をconcatしたテキストを予測できるようにnext-token-prediction lossで学習する。また、このデータだけでなく汎化性能をより高めるためにexpertによるimitation learningのためのデータCoTなしのデータもmixして学習をする。これにより、expertによるactionだけで学習するよりも、なぜexpertのアクションが良いかという情報に基づいてより豊富で転移可能な学習シグナルを活用し学習することができる。
この結果、downstreamタスクでのperformanceが単にImitation Learningを実施した場合と比較して提案手法でwarmupした方が一貫して向上する。また、5.4節にpost-trainingとして追加でGRPOを実施した場合も提案手法によるwarmupを実施した場合が最終的な性能が向上することが報告されている。
IWMは自己教師あり学習の枠組みだと思われるので、よぬスケールし、かつ汎化性能が高く様々な手法のベースとなりうる手法に見える。
著者ポスト:
[Paper Note] Training Agents Inside of Scalable World Models, Danijar Hafner+, arXiv'25, 2025.09
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#ComputerVision #Pocket #ReinforcementLearning #read-later #Off-Policy Issue Date: 2025-10-02 GPT Summary- 「Dreamer 4」は、ビデオゲーム「Minecraft」において物体の相互作用を正確に予測し、強化学習を用いて制御タスクを解決するスケーラブルなエージェントです。このワールドモデルは、ショートカット強制目的と効率的なトランスフォーマーアーキテクチャを活用し、リアルタイムのインタラクティブ推論を実現します。さらに、少量のデータから一般的な行動を学習し、オフラインデータのみでダイヤモンドを取得するタスクを成功させました。Dreamer 4は、環境との相互作用なしに学ぶ能力を持つ初のエージェントであり、知能エージェントへの新たな道を示しています。 Comment
解説:
[Paper Note] Embodied AI: From LLMs to World Models, Tongtong Feng+, arXiv'25, 2025.09
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#Survey #Pocket #LanguageModel #Robotics #EmbodiedAI Issue Date: 2025-09-25 GPT Summary- 具現化されたAIはAGI達成のための知的システムであり、LLMsとWMsの進展が注目されている。本論文では、具現化されたAIの歴史や技術、コンポーネントを紹介し、LLMsとWMsの役割を詳細に検討。MLLM-WM駆動のアーキテクチャの必要性を論じ、物理世界での複雑なタスクの実現における意義を明らかにする。具現化されたAIのアプリケーションと今後の研究方向についても触れる。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
[Paper Note] CWM: An Open-Weights LLM for Research on Code Generation with World Models, FAIR CodeGen team+, arXiv'25, 2025.09
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#NLP #LanguageModel #Coding #OpenWeight #mid-training #PostTraining #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes Issue Date: 2025-09-25 GPT Summary- 320億パラメータのCode World Model (CWM)をリリースし、コード生成のための世界モデルの研究を進める。静的コードだけでなく、PythonインタプリタやDocker環境から得た観測-行動トレジェクトリで中間トレーニングを実施し、マルチタスク推論RLによる広範な能力を評価。CWMは強力なテストベッドを提供し、世界モデルがエージェンティックコーディングに貢献できることを示す。主要なタスクで高いパフォーマンスを記録し、モデルチェックポイントも提供。 Comment
元ポスト:
World Modelと銘打ってあるが、一般的なCV分野でのWorld Modelではなく、python やbash等の実行をトークン列として仮想的にトレースできるようにmid trainingされている（大量の実トレースデータが利用されている模様）ので、World Modelと銘打たれている模様？
GRPOに対するモダンなtweakがまとまっている模様:
DeepSeek-R1で提案されてから細かな調整が重ねられて来た。
[Paper Note] 3D and 4D World Modeling: A Survey, Lingdong Kong+, arXiv'25
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#Survey #ComputerVision #Pocket #3D (Scene) #4D (Video) Issue Date: 2025-09-11 GPT Summary- 本調査は、3Dおよび4Dの世界モデリングと生成に特化した初の包括的レビューを提供し、正確な定義と構造化された分類法を導入。動画ベース、占有ベース、LiDARベースのアプローチを網羅し、特化したデータセットと評価指標を要約。実用的な応用や未解決の課題を議論し、今後の研究方向を示すことで、この分野の進展の基盤を提供する。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] Matrix-Game 2.0: An Open-Source, Real-Time, and Streaming Interactive World Model, Xianglong He+, arXiv'25
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#ComputerVision #Pocket #Transformer #DiffusionModel #OpenWeight #VideoGeneration/Understandings #Game Issue Date: 2025-08-28 GPT Summary- Matrix-Game 2.0を提案し、インタラクティブな世界モデルがリアルタイムで長いビデオを生成できるようにする。主なコンポーネントは、スケーラブルなデータ生成パイプライン、インタラクティブな条件を可能にするアクション注入モジュール、リアルタイム生成のための数ステップの蒸留。これにより、25 FPSで高品質な1分間のビデオを生成可能。モデルの重みとコードはオープンソース化。 Comment
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pj page: https://matrix-game-v2.github.io
公式:
Waypoint-1: Real-time Interactive Video Diffusion from Overworld, Overworld, 2026.01
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#Article #ComputerVision #Controllable #NLP #Transformer #MultiModal #DiffusionModel #OpenWeight #interactive #4D (Video) #One-Line Notes #RectifiedFlow #Realtime Issue Date: 2026-01-22 Comment
blog:
https://over.world/blog/the-path-to-real-time-worlds-and-why-it-matters
pj page:
https://over.world/
元ポスト:
リアルタイムにzero latencyでマウス（カメラも自由に動かせる）、キーボード、テキストでinteraction可能なworld model
Interactive Intelligence from Human Xperience, Ropedia, 2025.12
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#Article #Dataset #Blog #Robotics #VisionLanguageActionModel #EmbodiedAI #One-Line Notes #EgocentricView #Real-to-Sim Issue Date: 2025-12-17 Comment
pj page: https://ropedia.com/
元ポスト:
頭に装着するデバイスでegocentric viewのデータセットを収集し、実際の人間の様々な状況での経験を収集されたegocentric viewデータに基づいて活用し、より強力なworld model, Real-to-Sim, Vision Action Langauge Modelsを作ることをミッションとする新たなプロジェクト（？）な模様。
Awesome World Models, Siqiao Huang, 2025.10
Paper/Blog Link My Issue
#Article #Survey #ComputerVision Issue Date: 2025-11-01 Comment
元ポスト:
HunyuanWorld-Voyager: Technical Report, Tencent, 2025.09
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#Article #ComputerVision #OpenWeight Issue Date: 2025-09-02 Comment
pj page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/
元ポスト:
Genie 3: A new frontier for world models, Google DeepMind, 2025.08
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#Article #ComputerVision #Online/Interactive #Blog #read-later Issue Date: 2025-08-06 Comment
元ポスト:
ライブ操作が可能な世界モデル
日本語解説:
デモ:
すごいなあ