示例驱动扩散实现人形机器人风格化运动控制

Joshua Aurand 等在 CoRL 2026 论文中提出一个实时风格化腿式运动框架，可在仿真中的物理人形角色和实体机器人上独立控制速度与风格。方法用定制采样策略训练风格编码器，其输出条件化自回归扩散模型；推理时用户提供风格参考片段和摇杆速度指令，扩散模型生成运动学参考，再由强化学习控制器跟踪。 论文还提出注意力偏置机制和速度指令修正策略以提升可控性与风格化强度，作者称该方法在仿真人形角色和实体机器人上展示了鲁棒的实时控制与连续风格调制。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。