Oko contract explorer

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b'PartRM: Modeling Part-Level Dyna'
b'mics with Large Cross-State Reco'
b'nstruction Model\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
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b'Mingju Gao\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000008
b'Yike Pan\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000c
b'Huan-ang Gao\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000f
b'Zongzheng Zhang\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000008
b'Wenyi Li\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000008
b'Hao Dong\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000008
b'Hao Tang\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000005
b'Li Yi\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000008
b'Hao Zhao\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000005c1
b'As interest grows in world model'
b's that predict future states fro'
b'm current\nobservations and actio'
b'ns, accurately modeling part-lev'
b'el dynamics has become\nincreasin'
b'gly relevant for various applica'
b'tions. Existing approaches, such'
b' as\nPuppet-Master, rely on fine-'
b'tuning large-scale pre-trained v'
b'ideo diffusion\nmodels, which are'
b' impractical for real-world use '
b'due to the limitations of 2D\nvid'
b'eo representation and slow proce'
b'ssing times. To overcome these c'
b'hallenges,\nwe present PartRM, a '
b'novel 4D reconstruction framewor'
b'k that simultaneously\nmodels app'
b'earance, geometry, and part-leve'
b'l motion from multi-view images '
b'of a\nstatic object. PartRM build'
b's upon large 3D Gaussian reconst'
b'ruction models,\nleveraging their'
b' extensive knowledge of appearan'
b'ce and geometry in static\nobject'
b's. To address data scarcity in 4'
b'D, we introduce the PartDrag-4D '
b'dataset,\nproviding multi-view ob'
b'servations of part-level dynamic'
b's across over 20,000\nstates. We '
b"enhance the model's understandin"
b'g of interaction conditions with'
b' a\nmulti-scale drag embedding mo'
b'dule that captures dynamics at v'
b'arying\ngranularities. To prevent'
b' catastrophic forgetting during '
b'fine-tuning, we\nimplement a two-'
b'stage training process that focu'
b'ses sequentially on motion and\na'
b'ppearance learning. Experimental'
b' results show that PartRM establ'
b'ishes a new\nstate-of-the-art in '
b'part-level motion learning and c'
b'an be applied in\nmanipulation ta'
b'sks in robotics. Our code, data,'
b' and models are publicly\navailab'
b'le to facilitate future research'
0x2e00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000691
b'Title: PartRM: Modeling Part-Lev'
b'el Dynamics with Large Cross-Sta'
b'te Reconstruction Model\n\nAuthors'
b': Mingju Gao, Yike Pan, Huan-ang'
b' Gao, Zongzheng Zhang, Wenyi Li,'
b' Hao Dong, Hao Tang, Li Yi, Hao '
b'Zhao\n\nAbstract: As interest grow'
b's in world models that predict f'
b'uture states from current\nobserv'
b'ations and actions, accurately m'
b'odeling part-level dynamics has '
b'become\nincreasingly relevant for'
b' various applications. Existing '
b'approaches, such as\nPuppet-Maste'
b'r, rely on fine-tuning large-sca'
b'le pre-trained video diffusion\nm'
b'odels, which are impractical for'
b' real-world use due to the limit'
b'ations of 2D\nvideo representatio'
b'n and slow processing times. To '
b'overcome these challenges,\nwe pr'
b'esent PartRM, a novel 4D reconst'
b'ruction framework that simultane'
b'ously\nmodels appearance, geometr'
b'y, and part-level motion from mu'
b'lti-view images of a\nstatic obje'
b'ct. PartRM builds upon large 3D '
b'Gaussian reconstruction models,\n'
b'leveraging their extensive knowl'
b'edge of appearance and geometry '
b'in static\nobjects. To address da'
b'ta scarcity in 4D, we introduce '
b'the PartDrag-4D dataset,\nprovidi'
b'ng multi-view observations of pa'
b'rt-level dynamics across over 20'
b',000\nstates. We enhance the mode'
b"l's understanding of interaction"
b' conditions with a\nmulti-scale d'
b'rag embedding module that captur'
b'es dynamics at varying\ngranulari'
b'ties. To prevent catastrophic fo'
b'rgetting during fine-tuning, we\n'
b'implement a two-stage training p'
b'rocess that focuses sequentially'
b' on motion and\nappearance learni'
b'ng. Experimental results show th'
b'at PartRM establishes a new\nstat'
b'e-of-the-art in part-level motio'
b'n learning and can be applied in'
b'\nmanipulation tasks in robotics.'
b' Our code, data, and models are '
b'publicly\navailable to facilitate'
b' future research.\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000021
b'http://arxiv.org/abs/2503.19913v'
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0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000005
b'arxiv\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
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77 0x9213… 0xce72…e85a (EOA) 0x974c…c400 (EOA) 0.000827 eth 1.605796138 gwei 21000
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78 0x7e99… 0xa37e…1b0d (EOA) 0x974c…c400 (EOA) 0.000866 eth 1.605796138 gwei 21000
0x
79 0x0736… 0x5a75…c94c (EOA) 0x974c…c400 (EOA) 0.000866 eth 1.605796138 gwei 21000
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