本文提出了一种新颖的替代方法，用于使用模拟经验训练控制政策的现有SIM到现有方法。腿部机器人的先前SIM到现实方法主要依赖于域随机方法，在训练过程中，固定有限的仿真参数集随机。取而代之的是，我们的方法将依赖状态的扰动添加到训练阶段用于正向模拟的输入关节扭矩 ...

最近，基于大型语言模型（LLM）的代理推动了自动软件工程（ASE）的重大发展。虽然验证了有效，但现有方法的设计主要关注代码的局部信息，例如... ...

最近的工作展示了扩散模型在姿势引导的人体图像合成中的巨大潜力。然而，由于源图像和目标图像之间的姿态不一致，仅依赖源图像和目标姿态信息合成具有不同姿态的图像仍然是一个艰巨的挑战。本文提出了渐进条件扩散模型（PCDM），它通过三个阶段逐步弥合目标姿势和源姿势下的人物图像之间的差距 ...

在本文中，我们介绍了一个完整的系统，用于在动态环境中具有载载感应的四肢自动飞行。从现有工作延伸，我们基于深度图像开发了一种遮挡感知的动态感知方法，该方法将障碍物归类为动态和静态。为了代表通用动态环境，我们将动态对象与移动椭圆形和保险丝静态对象建模为占用网格图 ...

文本到图像扩散模型的最新进展已获得了令人印象深刻的图像产生能力。但是，控制所需属性的生成过程仍然具有挑战性（例如 ...

文本到图像生成模型通常会在长时间提示中努力详细介绍复杂的场景，具有独特的视觉特征和空间关系的各种对象。在这项工作中，我们提出了范围（粗到及时嵌入的计划插值），这是一种无训练的方法，可通过以粗到细粒度的方式逐步完善输入提示，以改善文本对象对齐。给定详细的输入提示，我们首先将其分解为多个子奖励，这些子参数从描述广泛的场景布局到高度复杂的细节 ...

当前用于检测AI生成的文本的技术主要局限于手动特征制作和监督二进制分类范式。这些方法通常会导致性能瓶颈和不令人满意的概括性。因此，这些方法通常不适用于分布（OOD）数据和新出现的大型语言模型（LLMS） ...

自动驾驶汽车（AV）堆栈传统上依赖于分解的方法，并具有单独的模块处理感知，预测和计划。但是，该设计在模块间通信期间引入了信息丢失，增加了计算开销，并可能导致更复杂的错误。为了应对这些挑战，最近的作品提出了将所有组件集成到端到端可区分模型中，从而实现整体系统优化 ...