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C・ASE：为基于物理的角色学习条件对抗技能嵌入
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了C・ASE框架，用于学习基于物理的角色的条件对抗性技能嵌入。该框架将异质的技能运动划分为不同子集，用于训练低级条件模型以学习条件行为分布。训练过程中结合了聚焦技能采样、骨骼残余力和逐元素特征掩码，以平衡不同复杂度的多样技能、减轻动力学不匹配以掌握敏捷动作，以及捕捉更一般的行为特征。一旦训练完成，条件模型可以生成高度多样且逼真的技能，超过了现有的最先进模型，并可用于各种下游任务。
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关键要点
- 提出了C・ASE框架，用于学习基于物理的角色的条件对抗性技能嵌入。
- C・ASE将异质的技能运动划分为不同子集，以训练低级条件模型学习条件行为分布。
- 训练过程中结合了聚焦技能采样、骨骼残余力和逐元素特征掩码，以平衡技能复杂度和减轻动力学不匹配。
- 训练完成后，条件模型能够生成高度多样且逼真的技能，超越现有最先进模型。
- 明确的技能控制手柄允许高级策略或用户指导角色，适用于交互式角色动画。
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