Author: 김 영규
What are World Models..?
안녕하세요, 이번주는 World Model에 관한 제 나름의 정리글을 작성하려고 합니다. 최근 world model이 급부상 하면서 다양한 연구에 활용되는 경향을 확인할 수 있었는데요, 제가 관심을 가지는…
[arXiv 2025] EgoDemoGen: Novel Egocentric Demonstration Generation Enables Viewpoint-Robust Manipulation
안녕하세요, 최근 비디오 생성모델을 통한 로봇 학습 데이터 증강 파이프라인에 관심을 가지고 있는데, Giga AI에서 며칠전 공개된 embodied AI 데이터용 비디오 생성 모델이 발표와 동시에…
[NeurIPS 2025] PhysX-3D: Physical-Grounded 3D Asset Generation
안녕하세요 이번주는 3D 생성 모델에 대한 리뷰를 진행해보려고 합니다. 3D 생성 모델들은 다량의 합성 데이터를 바탕으로 기하와 텍스쳐의 복원 능력이 좋아지면서 최근에 등장한 structured latent…
[IROS 2025] RoboEngine: Plug-and-Play Robot Data Augmentation with Semantic Robot Segmentation and Background Generation
안녕하세요, 이번주는 로봇 데이터 증강에 관한 논문입니다. 새로운 데이터 취득 없이 기존의 데이터셋을 효과적으로 증강하면 대규모 데이터셋이 더 의미있어 지지 않을까? 하던 와중에 보게된 논문이고…
[IROS 2025] Empirical Analysis of Sim-and-Real Cotraining of Diffusion Policies for Planar Pushing from Pixels
안녕하세요 이번주는 시뮬레이션 데이터와 real 데이터로 동시에 학습하는 Co-training에 대해 분석을 진행해본 논문을 리뷰해보려고 합니다. 시뮬레이션 데이터가 실제로 policy에 어떤 영향을 미치는지 다양한 형태의 시뮬레이션…
CoRL 2025 참관기
이번주는 CoRL 2025 참관기를 적어보려고 합니다. 9월 말에 참석했던 학회였고, 올해 초에 재찬이가 발표하러 간 학회 말고는 처음으로 제대로 참석한 학회라 기대도 많이하고 설렘도 가득했었는데,…
Human to Robot (H2R): Workshop on Sensorizing, Modeling, and Learning from Humans
안녕하세요, 이번주 X-review는 오늘 워크샵에서 들은 내용들이 자료가 따로 공유되지는 않을 뿐더러 휘발되기 전에 받아적은 내용들 토대로 정리를 하기 위해 워크샵을 총정리하는 글을 적어보려고 합니다….
Reinforcement Study (Q-learning ~ Actor-Critic)
안녕하세요, 지난주에 X-sim이라는 연구에 대한 리뷰를 작성했는데요, 현실에서의 사람의 행동에 의한 물체의 trajectory 변화를 reward로 활용해 PPO 알고리즘으로 학습한 policy를 vision based 모델에 distill하고 더…
[CoRL 2025(Oral)] X-Sim: Cross-Embodiment Learning via Real-to-Sim-to-Real
안녕하세요, 이번주 X review는 real to sim to real을 주제로 작성한 논문입니다. 이번 2025년 CoRL의 Oral paper인데, 지난주와 마찬가지로 시뮬레이션환경, synthetic data를 어떤식으로 활용할 것인가?에…
[RSS 2025] Sim-and-Real Co-Training: A Simple Recipe for Vision-Based Robotic Manipulation
안녕하세요, 지금까지 real to sim을 통한 현실을 시뮬레이터로 옮기는 과정에 대한 연구를 진행해왔는데요, 앞으로의 연구방향은 당연하게도 이렇게 구성된 환경을 바탕으로 vision based robotic manipulation policy의…
안녕하세요 예은님 댓글 감사합니다. 일단 ViNG이 classification을 채택한 이유는 거리의 불확실성과 이동 가능성의 확률적 특성을 반영하기 위해서라고 보시면 정확합니다. 여기서…