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

📄 arXiv: 2508.08241v4 📥 PDF

作者: Qiayuan Liao, Takara E. Truong, Xiaoyu Huang, Yuman Gao, Guy Tevet, Koushil Sreenath, C. Karen Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-11 (更新: 2025-11-13)

备注: Project page: https://beyondmimic.github.io/

💡 一句话要点

提出BeyondMimic框架以解决人形机器人运动控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人形机器人 运动控制 潜在扩散模型 运动跟踪 多任务学习 灵活性 自然性 技能转移

📋 核心要点

  1. 现有方法往往产生不自然的动作，或依赖于特定运动的调优，缺乏多样性和通用性。
  2. BeyondMimic框架通过紧凑的运动跟踪和潜在扩散模型，实现多种运动的无缝组合和目标指定。
  3. 该框架在多项未见任务中表现优异，展现出超越训练设置的通用性和灵活性。

📝 摘要（中文）

人形机器人的人类形态使其在运动技能上具备与人类相似的灵活性和多样性。通过学习人类示范，BeyondMimic框架能够有效克服以往方法产生不自然动作或依赖特定运动调优的问题。该框架通过紧凑的运动跟踪公式，掌握多种灵活行为，并利用统一的潜在扩散模型，实现多目标指定、无缝任务切换和动态组合。这一创新使得机器人能够在未见过的任务中表现出色，并实现零-shot技能转移到真实硬件上，推动了人形机器人运动技能获取的新前沿。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决人形机器人在运动控制中的灵活性和多样性不足的问题。现有方法常常导致不自然的动作，或仅能针对特定目标进行调优，缺乏应对新任务的能力。

核心思路：论文提出的BeyondMimic框架通过结合运动跟踪和潜在扩散模型，能够实现多种运动的无缝组合，进而提升机器人在未见任务中的表现。这样的设计使得机器人不仅能模仿人类动作，还能灵活应对多样化的任务需求。

技术框架：整体架构包括运动跟踪模块和潜在扩散模型。运动跟踪模块负责捕捉和解析人类示范动作，而潜在扩散模型则用于生成多样化的运动行为，支持动态任务切换和目标指定。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了统一的潜在扩散模型，能够在训练过程中未见的任务中进行优化，显著提升了机器人在复杂环境中的适应能力。与现有方法相比，该模型具备更高的通用性和灵活性。

关键设计：在设计中，采用了共享超参数的方式来简化模型设置，同时通过分类器引导的扩散技术实现测试时的优化。损失函数和网络结构经过精心设计，以确保生成的动作既自然又具备高效性。

📊 实验亮点

在实验中，BeyondMimic框架在多项未见任务中表现出色，包括运动修复、操纵杆遥控和障碍物规避。与基线方法相比，机器人在自然性和灵活性上均有显著提升，展示了其在真实硬件上的零-shot技能转移能力。

🎯 应用场景

BeyondMimic框架的潜在应用场景包括服务机器人、娱乐机器人以及工业自动化等领域。其灵活的运动控制能力使得机器人能够在复杂环境中执行多样化的任务，具有广泛的实际价值和未来影响力，推动人形机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The human-like form of humanoid robots positions them uniquely to achieve the agility and versatility in motor skills that humans possess. Learning from human demonstrations offers a scalable approach to acquiring these capabilities. However, prior works either produce unnatural motions or rely on motion-specific tuning to achieve satisfactory naturalness. Furthermore, these methods are often motion- or goal-specific, lacking the versatility to compose diverse skills, especially when solving unseen tasks. We present BeyondMimic, a framework that scales to diverse motions and carries the versatility to compose them seamlessly in tackling unseen downstream tasks. At heart, a compact motion-tracking formulation enables mastering a wide range of radically agile behaviors, including aerial cartwheels, spin-kicks, flip-kicks, and sprinting, with a single setup and shared hyperparameters, all while achieving state-of-the-art human-like performance. Moving beyond the mere imitation of existing motions, we propose a unified latent diffusion model that empowers versatile goal specification, seamless task switching, and dynamic composition of these agile behaviors. Leveraging classifier guidance, a diffusion-specific technique for test-time optimization toward novel objectives, our model extends its capability to solve downstream tasks never encountered during training, including motion inpainting, joystick teleoperation, and obstacle avoidance, and transfers these skills zero-shot to real hardware. This work opens new frontiers for humanoid robots by pushing the limits of scalable human-like motor skill acquisition from human motion and advancing seamless motion synthesis that achieves generalization and versatility beyond training setups.