arXiv cs.RO 机器人学· Chuxuan Huang, Zhanxiang Cao, Tianyue Zhan, Haoyang Li, Yang Zhang, Liyun Yan, Chenlin Ming, Keqi Zhu, Yizhi Chen, Shengcheng Fu, Zihao Zhou, Xinyi Peng, Kaixuan Zhang, Boyang Xing, Jiawei Bao, Yang Yang, Yue Gao·· 2 小时前精选AI 评分57
PartiGen：面向语言条件人形机器人动作生成的部件感知表征
PartiGen: Part-Aware Representations for Language-Conditioned Humanoid Motion Generation
AI 导读
论文提出 PartiGen，一个部件感知的隐扩散框架，将解剖结构融入全身动作表征，按文本与动作历史自回归生成动作原语。在 HumanML3D 重定向到 Unitree G1 上，其段级 FID 为 3.165，较 TextOp 降低 16.8%，R@1 提升 1.4 个百分点；16 帧原语的端点预测把平均时长误差从 12.471 帧降至 3.080 帧。
推荐理由
论文给出了 FID、时长误差和真机成功率三组数字，可据此评估该方法相对 TextOp 的改进幅度。
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