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D3WM解耦漂移-扩散世界模型提出
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AI 综述
2026年10月15日，arXiv cs.CV 刊出论文提出解耦漂移-扩散世界模型 D3WM（Decoupled Drift-Diffusion World Model），用于一致性未来帧预测。该模型联合回归确定性下一状态预测与空间不确定性图，并将不确定性图作为条件扩散模型的空间门控：确定区域锚定到预测状态，不确定区域交由扩散采样，从而兼顾一致性。方法上，D3WM 用 transformer 配合高斯负对数似然目标学习异方差偶然不确定性。报道称其在机器人桌面操作与相机运动两类动作空间上均优于竞争基线。目前为该模型的首次公开报道，尚无后续进展。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
arXiv 刊出 D3WM，用不确定性图门控扩散，在两类动作空间上优于基线。报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.CV解耦漂移-扩散世界模型 D3WM：用于一致性未来帧预测
D3WM（Decoupled Drift-Diffusion World Model）联合回归确定性下一状态预测与空间不确定性图，并用该图作为条件扩散模型的空间门控，实现一致的未来帧预测。该模型用 transformer 配合高斯负对数似然目标学习异方差偶然不确定性，将确定区域锚定到预测状态、不确定区域交由扩散采样，在机器人桌面操作与相机运动两类动作空间上优于竞争基线。
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