InterMimicGen：人类动捕数据自进化飞轮，训练人形机器人全身操作
Yucheng Zhang · hf · 2026-10-06
InterMimicGen：自进化动作模仿扩展人形全身操作
人类-物体交互动捕数据为人形 loco-manipulation 提供丰富监督，但它们稀疏、异构、且机器人无法直接执行。InterMimicGen 构建了一个自进化动作模仿框架，让机器人动作数据与追踪策略互相提升：
- 重定向：整合动捕人-物交互数据集，重定向为人形机器人参考动作，保留全身协调与灵巧手-物体关系，形成大规模多样化参考库；
- 通用追踪器：训练基于物理的通用追踪策略，在带灵巧手的人形上于仿真中执行这些参考，规模与多样性超越以往系统；
- 数据飞轮：每轮对交互发生的位置与身体执行方式做保持任务的小改动，微调追踪器，只保留仿真中能完成任务的变体，作为下一轮种子——小编辑逐轮累积，在稀疏原始演示周围不断扩大覆盖，同时保持任务语义与动作质量。
实验验证了跨机器人构型的保接触重定向、单一通用策略的广域追踪、随增广轮次持续增长的可执行动作，以及向真机的迁移。为人形机器人学习提供从异构人类演示到持续扩充动作资源的统一路径。
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