介绍:
https://gengshan-y.github.io/agent2sim-www/
论文:
https://arxiv.org/abs/2410.16259v1
Agent-to-Sim (ATS) 是一个创新的三维模拟系统,能够从日常视频集合中学习三维代理的交互行为模型,由 Meta Codec Avatar 实验室主导研发。
与传统依赖于标记跟踪和多视角相机的方法不同,ATS 通过长时间跨度的单一环境视频观察,非侵入性地学习动物和人类代理的自然行为。
该框架开发了一种从粗到细的注册方法,通过规范的三维空间跟踪代理和相机,生成完整且持久的四维表示,包括场景、代理和观察者的轨迹。ATS框架不仅能够从视频记录中转移代理到交互式行为模拟器,还能够生成与观察者互动且遵守环境约束的代理行为。
ATS 框架的特点是其能够处理和学习在自然环境中捕获的广泛行为,这些行为是在代理的日常生活中非侵入性地观察到的。这种方法使得ATS能够模拟出更加真实和多样化的代理行为,例如宠物跳跃到家具上、快速穿过房间、胆怯地接近附近的用户,或者在被快速接近时逃跑等。此外,ATS框架还展示了其在不同场景和代理类型中的可扩展性,包括动物行为和日常事件。
Agent-to-Sim 是一项前沿技术,其思路是通过分析和学习长时间跨度内捕获的单一环境中的3D代理行为,实现从现实世界到模拟环境的无缝转移。该技术特别关注于从日常纵向视频中提取代理的自然行为模式,并通过4D空间时间重建方法,将这些行为转化为可在模拟环境中重现的交互式模型。
ATS 框架的处理过程涉及多个技术特点:
ATS 技术能够从非正式、日常的视频资料中学习并生成代理的交互行为,这对于虚拟现实(VR)、增强现实(AR)内容的生成、机器人规划以及行为模仿等领域具有重要的应用前景。通过ATS,开发者和研究人员可以创建更加真实和自然的虚拟代理,这些代理能够根据用户的互动和环境变化做出响应,极大地丰富了虚拟环境的交互性和沉浸感。
这篇论文介绍了一个名为Agent-to-Sim (ATS) 的框架,用于从非正式的纵向视频集合中学习3D代理的交互行为模型。
以下是论文的要点概述:
4.方法:
5.实验:
6.结论:总结了ATS框架的主要贡献,包括从视频集合中构建持久的4D表示,以及学习与观察者互动且遵守环境约束的代理行为模型。
文章来自于“ADFeed”,作者“ADFeed”。
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【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
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