MANIPULATION
记忆世界：用于持久机器人操作的内存增强动作条件世界模型
Zirui Zheng, Jiaqian Yu, Xiongfeng Peng, jun shi, Mingyi Li, Chao Zhang, Weiming Li, Dong Wang, Huchuan Lu, Xu Jia
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出Mem-World，一种内存增强的多视角动作条件世界模型，通过4D腕视角中心曲面索引记忆（W-VMem）解决操作中频繁遮挡和快速运动导致的场景遗忘问题。该模型利用曲面渲染和评分选择相关历史帧，实现几何感知的上下文预测。
关键词
world modelmemory augmentationmanipulationocclusionvideo prediction
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