CG-World는 산업용 컴퓨터그래픽 제작 파이프라인에서 추출한 대규모 월드-상태 데이터셋으로, 멀티모달 의미정보·공간 구조·스켈레톤 및 컨트롤러 상태·모션 곡선·카메라·조명 파라미터·물리 캐시·접촉 이벤트·멀티패스 렌더링 등 중간 상태를 명시적으로 기록한다. 1판은 1~5초 길이의 시간 정렬된 세그먼트 약 85만 개로 구성되며, 잠재 상태·관측·관계·이벤트·분기 메타데이터를 분리해 통합된 시공간 샘플로 구조화하고, 사실적 경로·관측 개입·행동 개입·메커니즘 개입·엄격한 반사실 분기를 포괄하는 분기 계보를 정의해 개입 학습과 반사실 추론을 지원한다. 기하 조건 비디오 생성, 행동 예측, 폐루프 시각-언어-행동 정책 전이에서 평가한 결과 월드 모델, 피지컬 AI, 임바디드 인텔리전스를 위한 재사용 가능한 구조화 지도학습을 제공하는 것으로 나타났다.
- •산업용 CG 제작 파이프라인 기반, 약 85만 개의 시간 정렬 세그먼트로 구성된 대규모 월드-상태 데이터셋
- •의미정보·공간구조·물리 캐시·접촉 이벤트 등 중간 상태를 명시적으로 기록
- •사실적·관측·행동·메커니즘 개입과 반사실 분기를 포괄하는 분기 계보 정의
- •기하 조건 비디오 생성·행동 예측·시각-언어-행동 정책 전이에서 재사용 가능한 지도학습 제공 확인
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CG-World: A Large-Scale World-State Dataset and Protocol for World Models
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arXiv:2607.26452v1 Announce Type: new Abstract: World models must learn the joint dynamics of states, actions, events, and observations, yet existing video, robotics, and simulation datasets usually capture only part of this structure. We introduce CG-World, a large-scale world-state dataset and protocol derived from industrial computer graphics production pipelines. CG-World explicitly records intermediate states, including multimodal semantics, spatial structure, skeletal and controller state
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