arXiv cs.RO· Yangsong Zhang, Anujith Muraleedharan, Rikhat Akizhanov, Abdul Ahad Butt, G\"ul Varol, Pascal Fua, Fabio Pizzati, Ivan Laptev·· 4 小时前
PhysMoDPO：用偏好优化生成物理可行的人形机器人动作
PhysMoDPO: Physically-Plausible Humanoid Motion with Preference Optimization
AI 导读
PhysMoDPO 是一个直接偏好优化框架，将全身控制器（WBC）纳入扩散模型训练流程，使 WBC 输出同时符合物理约束与原始文本指令。在文本到动作和空间控制任务中，该方法在仿真机器人上的物理真实感与任务指标均有稳定提升，并成功应用于 G1 人形机器人的零样本动作迁移与真实部署。
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