- Learning Interactive Real-World Simulators [113.5]
生成モデルを用いて実世界の相互作用の普遍的シミュレータ(UniSim)を学習する可能性について検討する。 UniSimは、高レベルの命令と低レベルの制御の両方の視覚的結果をシミュレートすることで、人間とエージェントが世界とどのように相互作用するかをエミュレートすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:42:22 GMT) - 生成モデルを活用したエージェントをシミュレーション環境を通して学習していく話、強化学習で有力だった方針であり、エージェントの学習にも有望な方針に思える。
- プロジェクトサイトはUniSim: Learning Interactive Real-World Simulators (universal-simulator.github.io)
タグ: シミュレーション
ClimateGAN: GANを用いた洪水画像の作成
- ClimateGAN: Raising Climate Change Awareness by Generating Images of Floods [89.6]
実画像上でのリアルな洪水をシミュレートする手法を提案する。 本研究では、教師なし領域適応と条件付き画像生成のためのシミュレーションデータと実データの両方を活用するモデルであるClimateGANを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Wed, 6 Oct 2021 15:54:57 GMT)- GANを用いて災害時の画像を作ることで防災に役立てようという研究。データとして実世界の画像（被災画像を集めてから対応する平常時の画像を集める）、シミュレーション環境で作成した画像（Unity3D内で洪水相当の画像を作成）を併用している。やりたい事から構築までの流れが具体的・実践的でありがたい論文。