arXiv · cs.RO· Maximilian Stölzle; David Müller; Agon Serifi; Ruben Grandia; Espen Knoop; Moritz Bächer·· 9 天前AI 评分58
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PhysibleMDM：通过噪声优化在推理阶段约束运动扩散模型的物理可行性
PhysibleMDM: Enforcing Inference-Time Physical Feasibility Constraints on Motion Diffusion Models via Noise Optimization
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PhysibleMDM 提出在推理阶段优化扩散噪声，无需重新训练生成模型，即可提升运动扩散模型输出的物理可行性。该方法用运动学检查（地面穿透、滑移、自碰撞）和以内点锥规划求解逆动力学的动态可行性测试构造替代约束，再用 Sep-CMA-ES 求解黑盒噪声优化问题，并以自回归方式拼接长序列。
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