【摘 要】
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近些年来,学术界在设计面向物体的世界模型领域取得了诸多进展,也引发了我们对一些问题的思考。首先,虽然已有的很多模型都包含了构建世界模型不可缺少的部分特性,但是我们尚不清楚如何才能够合理地将已有模型的多种特性有机地组合到一个统一的框架中。其次,尽管已有模型均使用生成模型的目标函数训练神经网络,但是它们仍然主要关注于物体的检测与追踪。这使得我们不清楚已有模型是否具有模拟真实场景,并生成与真实场景相似的
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近些年来,学术界在设计面向物体的世界模型领域取得了诸多进展,也引发了我们对一些问题的思考。首先,虽然已有的很多模型都包含了构建世界模型不可缺少的部分特性,但是我们尚不清楚如何才能够合理地将已有模型的多种特性有机地组合到一个统一的框架中。其次,尽管已有模型均使用生成模型的目标函数训练神经网络,但是它们仍然主要关注于物体的检测与追踪。这使得我们不清楚已有模型是否具有模拟真实场景,并生成与真实场景相似的未来场景的能力,而这种生成能力是生成模型最重要的特性之一。再其次,已有模型不能准确地模拟物件间交互过程,也不具有前景-背景分割能力。这两种能力对于模拟真实场景中物体的运动至关重要,也是设计面向物体的表征时必须要解决的问题。本文提出了一种基于结构化生成模型的世界模型（SGMWM）。SGMWM模型采用无监督的方式训练,不仅能将已有模型的多种特性有机地组合起来,也实现了模拟物体间交互和前景-背景分割两个重要的功能。在多种不同设定的实验环境中,SGMWM模型展现了比已有模型更好的时序场景生成能力。同时,也证明SGMWM模型可以成功地将多种特性整合到一起。在更为复杂的真实3D实验环境中,SGMWM模型同样拥有很好的表现。
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