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动作条件生成
分布 3D 视觉与重建1强化学习与具身智能1
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PerpetualWonder：长时程动作条件 4D 场景生成
PerpetualWonder: Long-horizon Action-conditioned 4D Scene Generation
把物理状态与视觉基元做双向绑定、并用多视角监督消解优化歧义，是让生成式细化能反过来修正底层物理的通用思路；做可交互场景生成或世界模型时，可直接借鉴这种闭环更新机制。
DynBridge：通过交互动力学桥接想象与控制以实现机器人操作
DynBridge: Bridging Imagination and Control through Interaction Dynamics for Robot Manipulation
把「动作—环境」的双向耦合显式建模为交互动力学表示，并用它桥接未来视觉想象与可执行动作预测；对做视觉-动作联合建模、视觉预测驱动策略的研究者，这是一个可复用的共享动力学表征与动作条件聚合思路。