UniPhys: Unified Planner and Controller with Diffusion for Flexible Physics-Based Character Control

📄 arXiv: 2504.12540v1 📥 PDF

作者: Yan Wu, Korrawe Karunratanakul, Zhengyi Luo, Siyu Tang

分类: cs.GR, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-04-17

备注: Project page: https://wuyan01.github.io/uniphys-project/

💡 一句话要点

UniPhys：基于扩散模型的统一规划与控制框架，实现灵活的物理角色控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 角色控制 运动规划 扩散模型 行为克隆 物理模拟

📋 核心要点

  1. 现有方法难以生成自然且符合物理规律的长时程角色运动，尤其是在面对多样化引导信号时，领域差距和任务特定微调是主要瓶颈。
  2. UniPhys通过扩散模型统一运动规划和控制，采用Diffusion Forcing训练范式，学习去噪运动历史，从而提升长时程运动的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，UniPhys在运动自然性、泛化性和鲁棒性方面优于现有方法，并且能够推广到未见过的控制信号，无需额外微调。

📝 摘要（中文）

生成自然且符合物理规律的角色运动仍然具有挑战性，尤其是在具有多样化引导信号的长时程控制中。先前的工作将基于扩散的高级运动规划器与低级物理控制器相结合，但这些系统存在领域差距，降低了运动质量，并且需要针对特定任务进行微调。为了解决这个问题，我们提出了UniPhys，一个基于扩散的行为克隆框架，它将运动规划和控制统一到一个模型中。UniPhys能够根据文本、轨迹和目标等多模态输入生成灵活、富有表现力的角色运动。为了解决长序列中累积的预测误差，UniPhys采用Diffusion Forcing范式进行训练，学习去噪嘈杂的运动历史并处理物理模拟器引入的差异。这种设计使UniPhys能够稳健地生成符合物理规律的长时程运动。通过引导采样，UniPhys可以推广到各种控制信号，包括未见过的信号，而无需针对特定任务进行微调。实验表明，UniPhys在运动自然性、泛化性和鲁棒性方面优于先前的方法，适用于各种控制任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在生成长时程、符合物理规律的角色运动时面临挑战。主要痛点在于：1) 高级运动规划器和低级物理控制器之间存在领域差距，导致运动质量下降；2) 需要针对特定任务进行微调，泛化能力不足；3) 长序列预测中累积误差难以控制。

核心思路：UniPhys的核心思路是将运动规划和控制统一到一个基于扩散模型的框架中。通过行为克隆的方式，模型学习从多模态输入（如文本、轨迹、目标）到角色运动的映射。Diffusion Forcing训练范式用于提高模型对长时程运动的鲁棒性，使其能够处理噪声和模拟器引入的差异。

技术框架：UniPhys的整体框架是一个基于扩散模型的行为克隆系统。它接收多模态输入（例如文本描述、目标位置、参考轨迹），并生成相应的角色运动序列。训练过程采用Diffusion Forcing，即在运动序列中逐步添加噪声，然后训练模型去噪，从而提高模型的鲁棒性。推理阶段，通过引导采样，可以控制生成的运动，使其符合给定的条件。

关键创新：UniPhys最重要的创新点在于将运动规划和控制统一到一个模型中，避免了传统方法中模块间的领域差距。Diffusion Forcing训练范式是另一个关键创新，它显著提高了模型对长时程运动的鲁棒性。与现有方法相比，UniPhys无需针对特定任务进行微调，具有更好的泛化能力。

关键设计：UniPhys的关键设计包括：1) 使用扩散模型作为生成器，能够生成多样化的运动；2) 采用Diffusion Forcing训练范式，通过逐步添加和去除噪声来提高模型的鲁棒性；3) 使用多模态输入，允许模型根据不同的引导信号生成运动；4) 通过引导采样，可以控制生成的运动，使其符合给定的条件。具体的网络结构和损失函数细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniPhys在多个控制任务上进行了实验，结果表明其在运动自然性、泛化性和鲁棒性方面均优于现有方法。具体而言，UniPhys能够生成更符合物理规律、更自然的运动，并且能够推广到未见过的控制信号，无需针对特定任务进行微调。论文中提供了具体的性能数据和对比基线（未知）。

🎯 应用场景

UniPhys具有广泛的应用前景，例如游戏开发、虚拟现实、机器人控制等领域。它可以用于生成逼真、自然的虚拟角色运动，提高游戏和虚拟现实体验的沉浸感。在机器人控制领域，UniPhys可以用于生成复杂的机器人运动轨迹，实现更灵活、智能的机器人控制。未来，该技术有望应用于电影制作、动画设计等领域，降低制作成本，提高制作效率。

📄 摘要（原文）

Generating natural and physically plausible character motion remains challenging, particularly for long-horizon control with diverse guidance signals. While prior work combines high-level diffusion-based motion planners with low-level physics controllers, these systems suffer from domain gaps that degrade motion quality and require task-specific fine-tuning. To tackle this problem, we introduce UniPhys, a diffusion-based behavior cloning framework that unifies motion planning and control into a single model. UniPhys enables flexible, expressive character motion conditioned on multi-modal inputs such as text, trajectories, and goals. To address accumulated prediction errors over long sequences, UniPhys is trained with the Diffusion Forcing paradigm, learning to denoise noisy motion histories and handle discrepancies introduced by the physics simulator. This design allows UniPhys to robustly generate physically plausible, long-horizon motions. Through guided sampling, UniPhys generalizes to a wide range of control signals, including unseen ones, without requiring task-specific fine-tuning. Experiments show that UniPhys outperforms prior methods in motion naturalness, generalization, and robustness across diverse control tasks.