Diffuse-CLoC: Guided Diffusion for Physics-based Character Look-ahead Control

📄 arXiv: 2503.11801v3 📥 PDF

作者: Xiaoyu Huang, Takara Truong, Yunbo Zhang, Fangzhou Yu, Jean Pierre Sleiman, Jessica Hodgins, Koushil Sreenath, Farbod Farshidian

分类: cs.GR, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-03-14 (更新: 2025-08-05)

DOI: 10.1145/3731206

💡 一句话要点

Diffuse-CLoC：引导扩散的物理角色前瞻控制，实现可控且真实的运动生成。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 扩散模型 物理角色控制 前瞻控制 运动生成 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的运动学方法缺乏物理可行性，而基于扩散的控制策略可控性不足。
  2. Diffuse-CLoC通过联合建模状态和动作的扩散过程，利用预测状态来引导动作生成，实现可控性。
  3. 实验表明，Diffuse-CLoC在多种长时程任务上优于传统分层框架，无需高级规划器。

📝 摘要（中文）

本文提出Diffuse-CLoC，一个引导扩散框架，用于基于物理的前瞻控制，从而实现直观、可控和物理上真实的运动生成。现有的基于扩散模型的运动学运动生成虽然提供了直观的控制能力，但往往无法产生物理上可行的运动。相比之下，最近基于扩散的控制策略在生成物理上可实现的运动序列方面显示出希望，但缺乏运动学预测限制了它们的可控性。Diffuse-CLoC通过一个关键的洞察力解决了这些挑战：在单个扩散模型中对状态和动作的联合分布进行建模，使得动作生成可以通过条件化预测状态来实现可控性。这种方法允许我们利用运动学运动生成中已建立的条件化技术，同时产生物理上真实的运动。因此，我们无需高级规划器即可实现规划能力。我们的方法通过单个预训练模型处理各种未见过的长时程下游任务，包括静态和动态避障、运动插值和任务空间控制。实验结果表明，我们的方法显著优于传统的高级运动扩散和低级跟踪的分层框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在物理角色控制中面临两个主要问题：基于运动学的扩散模型虽然可控，但生成的运动不符合物理规律；基于控制的扩散模型虽然能生成符合物理规律的运动，但缺乏直观的控制能力。传统的分层框架，即先用高级规划器生成运动轨迹，再用低级控制器跟踪，也存在性能瓶颈。

核心思路：Diffuse-CLoC的核心思路是将状态和动作的联合分布建模在一个扩散模型中。通过在扩散过程中同时预测状态和动作，并利用预测的状态来引导动作的生成，从而在保证物理可行性的同时，实现对运动的直观控制。这种方法避免了对高级规划器的依赖，实现了端到端的控制。

技术框架：Diffuse-CLoC的整体框架包含一个扩散模型，该模型以状态和动作为输入，通过添加噪声进行扩散，然后学习逆过程来从噪声中恢复状态和动作。在推理阶段，模型首先预测未来的状态，然后根据预测的状态生成相应的动作。这种状态引导的动作生成方式使得模型能够生成既符合物理规律又具有可控性的运动。

关键创新：Diffuse-CLoC的关键创新在于联合建模状态和动作的扩散过程，并利用预测的状态来引导动作生成。这与传统的基于运动学的扩散模型和基于控制的扩散模型都不同。传统的基于运动学的模型只关注运动学，忽略了物理约束；而传统的基于控制的模型则缺乏直观的控制能力。Diffuse-CLoC通过联合建模，克服了这些缺点。

关键设计：Diffuse-CLoC的关键设计包括：1) 使用扩散模型来建模状态和动作的联合分布；2) 使用预测的状态来引导动作生成；3) 使用合适的损失函数来训练扩散模型，以保证生成的运动既符合物理规律又具有可控性。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Diffuse-CLoC在静态和动态避障、运动插值和任务空间控制等多种长时程任务上显著优于传统的分层框架。具体而言，Diffuse-CLoC能够生成更自然、流畅且符合物理规律的运动，并且无需高级规划器即可实现规划能力。论文中提供了具体的性能数据和对比基线，但摘要中未给出具体的提升幅度。

🎯 应用场景

Diffuse-CLoC具有广泛的应用前景，例如游戏中的角色控制、机器人运动规划、虚拟现实中的人物动画等。该方法可以生成自然、流畅且符合物理规律的运动，从而提高用户体验和系统的性能。此外，该方法还可以用于训练更智能的机器人，使其能够更好地适应复杂环境并完成各种任务。

📄 摘要（原文）

We present Diffuse-CLoC, a guided diffusion framework for physics-based look-ahead control that enables intuitive, steerable, and physically realistic motion generation. While existing kinematics motion generation with diffusion models offer intuitive steering capabilities with inference-time conditioning, they often fail to produce physically viable motions. In contrast, recent diffusion-based control policies have shown promise in generating physically realizable motion sequences, but the lack of kinematics prediction limits their steerability. Diffuse-CLoC addresses these challenges through a key insight: modeling the joint distribution of states and actions within a single diffusion model makes action generation steerable by conditioning it on the predicted states. This approach allows us to leverage established conditioning techniques from kinematic motion generation while producing physically realistic motions. As a result, we achieve planning capabilities without the need for a high-level planner. Our method handles a diverse set of unseen long-horizon downstream tasks through a single pre-trained model, including static and dynamic obstacle avoidance, motion in-betweening, and task-space control. Experimental results show that our method significantly outperforms the traditional hierarchical framework of high-level motion diffusion and low-level tracking.