PhysicalConstraints
[Paper Note] PHUMA: Physically-Grounded Humanoid Locomotion Dataset, Kyungmin Lee+, arXiv'25, 2025.10
Paper/Blog Link My Issue
#Pocket #Dataset #Robotics #Locomotion Issue Date: 2025-11-30 GPT Summary- PHUMAは、物理的に基づいた人型ロコモーションデータセットであり、大規模な人間の動画を活用しつつ物理的アーティファクトに対処。関節制限や地面接触を確保し、足のスケーティングを排除することで、安定したモーション模倣を実現。自己記録したテスト動画や骨盤ガイダンスによるパスフォローで評価し、Humanoid-XおよびAMASSを上回る性能を示した。 Comment
pj page: https://davian-robotics.github.io/PHUMA/
HF: https://huggingface.co/datasets/DAVIAN-Robotics/PHUMA
元ポスト:
[Paper Note] Physics-Informed Diffusion Models, Jan-Hendrik Bastek+, ICLR'25, 2024.03
Paper/Blog Link My Issue
#MachineLearning #Pocket #DiffusionModel #ICLR Issue Date: 2025-10-24 GPT Summary- 生成モデルと偏微分方程式を統一するフレームワークを提案し、生成サンプルが物理的制約を満たすように損失項を導入。流体の流れに関するケーススタディで残差誤差を最大2桁削減し、構造トポロジー最適化においても優れた性能を示す。過学習に対する正則化効果も確認。実装が簡単で、多様な制約に適用可能。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=tpYeermigp&utm_source=chatgpt.com