BeyondMimic

BeyondMimic: From Motion Tracking to Versatile Humanoid Control via Guided Diffusion常用

先让人形稳定复现人类动作，再蒸馏成可引导的扩散模型去做新任务

加州大学伯克利分校 Koushil Sreenath 组与斯坦福 C. Karen Liu 组 2025 年 8 月发布的人形全身控制框架，分两步。第一步是运动跟踪：用一套简洁统一的强化学习配方，在仿真里学会复现 LAFAN1 动捕数据中的动作，再零样本部署到宇树 G1 真机，能做空中侧手翻、旋转踢、冲刺跑等高动态动作。第二步把选出的多个跟踪策略蒸馏进一个隐空间扩散模型，推理时用简单的代价函数引导采样，不用重新训练就能完成航点导航、摇杆遥控、避障等新任务。它把「模仿动作」推进到「用动作先验做通用控制」，运动跟踪代码已开源。