北京通用人工智能研究院

研究团队提出ManipTrans方法，通过两阶段迁移学习实现从人类手到机械灵巧手的操作技能转移。该方法利用通用轨迹模仿器预训练模型模仿人类手部动作，并引入残差学习模块对动作进行精细调整。同时发布DexManipNet大规模数据集用于验证。

北京大学的研究人员提出了一种名为MotionReFit的新模型，它可以根据用户的文本指令生成逼真的人体动作。该模型通过引入MotionCutMix数据增强技术及带有动作协调器的自回归扩散模型来实现这一目标，支持空间和时间上的动作编辑，无需特定的身体部位规范。