SuperMimic 论文的快速复现,1.5 GPU 小时训练 G1 跟随 40 段动作
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语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
这是论文 SuperMimic(用一个可微世界模型做人形机器人全身控制)的非官方复现,作者用 AI 编程助手在一小时内写完,目标是复现论文中 LAFAN1 数据集上的对比实验:让一台 29 自由度的 Unitree G1 人形机器人学会跟随 40 段参考动作(跳舞、跳跃、摔倒爬起、冲刺等),训练只花了约 1.5 个 GPU 小时,评估归一化回报达到 0.829,40 段全部成功;作为对照,论文里的 PPO 基线跑 18 小时、最多 8 卡都到不了 0.82。作者在 README 里坦承代码是快速 vibe coding 出来的「slop」,未经审查,风险自负。适合关注人形机器人全身控制、可微仿真或想快速验证论文结果的具身智能、强化学习研究者和工程师;如果你不做机器人控制或仿真训练,这个项目和你关系不大。
上手成本:中
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仓库信息
| License | MIT |
| 创建时间 | 2026-10-21 |
| 最后推送 | 4 天前 |
| 热度分 | 24.0 |