ETH 团队发布 ADAPT：文本直控人形机器人，两步去噪仅约 2 毫秒
breadli428 · x · 2026-11-05
ETH Zurich 团队在 CoRL 发表的 ADAPT 论文，提出用单一扩散策略把文本指令直接映射到 Unitree G1 的关节动作，可在动作中途切换技能，并已在浏览器开放 demo。
动机：现有方案如 NVIDIA Kimodo 先由文本生成运动学轨迹、再由控制器跟踪，但生成器不知道机器人能跟踪什么，指令快速切换时参考轨迹会变得不可行。
方法：
- 数据：将带帧级文本标注（BABEL）的人体动作数据集 AMASS，在仿真中通过 RL 动作跟踪器在 G1 上回放，成功的 rollout 成为「状态-动作-文本」训练数据。
- 模型：小型因果 transformer 对未来 15 帧动作与机器人状态联合去噪，输入为过去 5 帧和 CLIP 文本嵌入；切换指令只需替换文本嵌入。两步去噪约 2 毫秒，可闭环运行。
论文与在线 demo 均已公开。
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