VIGOR: Zero-Shot Visual Generalization via Latent-Space Consistency in Model-Based Reinforcement Learning

arXiv cs.AI · 5 oct, 06:00

Investigadores presentan VIGOR, un framework para mejorar la generalización visual en aprendizaje por refuerzo basado en modelos (MBRL) frente a distracciones visuales no vistas, como cambios de iluminación o variaciones de fondo. El método integra consistencia en espacio latente, augmentación asimétrica y estabilización del codificador, logrando mejoras respecto a baselines en conjuntos de prueba estándar.