从MDM、PhysDiff、RobotMDM到UC San Diego的Exbody——人体运动扩散模型：赋能机器人的训练
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。发表于：。22年9月，来自TAU的研究者们通过此篇论文《》提出了运动扩散模型MDM，在该文中，作者通过在无分类器的方式下对CLIP进行条件化来实现文本到动作的转换，类似于文本到图像如下图所示「运动扩散模型（MDM）通过在给定文本提示的情况下生成多样化的动作，反映了文本到动作映射的多对多特性，其中，较深的颜色表示序列中的较晚帧，即最后生成的帧。
文章介绍了OmniH2O人形机器人，通过语音指令和预训练的文本到人体动作生成扩散模型（MDM）来控制动作。MDM利用文本提示生成多样化动作，体现文本到动作的多对多映射。其目标是在特定条件下合成人体动作，支持多种输入。扩散建模采用马尔可夫噪声过程，并使用几何损失正则化生成自然连贯的动作。
