HoloMotion-1 Technical Report
作者: Maiyue Chen, Kaihui Wang, Bo Zhang, Xihan Ma, Zhiyuan Yang, Yi Ren, Qijun Huang, Zihao Zhu, Yucheng Wang, Zhizhong Su
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-05-14
备注: 20 pages, 4 figures, 6 tables. Technical report
💡 一句话要点
HoloMotion-1：基于大规模混合运动数据的零样本全身运动跟踪
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人形运动跟踪 运动基础模型 混合运动数据 Transformer 零样本学习
📋 核心要点
- 现有方法依赖MoCap数据，泛化性不足，难以应对真实场景中多样化的运动和捕获条件。
- HoloMotion-1利用大规模混合运动数据，结合视频重建、动作捕捉和内部数据，提升模型对不同运动风格的适应性。
- 实验表明，HoloMotion-1在多种运动基准上显著提升了跟踪精度，并成功迁移到真实机器人，无需微调。
📝 摘要（中文）
本报告介绍了HoloMotion-1，一种用于零样本全身运动跟踪的人形运动基础模型。HoloMotion-1的关键创新在于利用大规模混合运动语料库来扩展控制策略训练。其中，来自真实场景视频重建的运动数据提供了主要的运动多样性来源，而精心策划的动作捕捉数据和内部运动数据则提供了更高保真度的监督和面向部署的覆盖。这种数据模式使HoloMotion-1能够超越传统的仅MoCap训练，并将策略暴露于更广泛的行为、捕获条件和运动风格。从这种异构数据中学习带来了新的挑战，包括重建噪声、源域不匹配、运动质量不均以及在大型行为变化下进行时间建模的需求。为了应对这些挑战，HoloMotion-1集成了大容量时间建模、具有KV-cache推理的稀疏激活混合专家Transformer，用于实时控制，以及一种序列级训练策略，提高了在扩展运动序列上的学习效率。在多个未见运动基准上的大量实验表明，HoloMotion-1在不同的运动类型和捕获条件下具有强大的泛化能力，显著提高了跟踪精度，并且可以直接迁移到真实的人形机器人，而无需特定于任务的微调。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形运动跟踪方法主要依赖于动作捕捉（MoCap）数据进行训练，这限制了模型对真实世界复杂多变的运动场景的泛化能力。真实场景中存在各种各样的运动风格、捕获条件和噪声，而MoCap数据难以覆盖这些情况，导致模型在实际应用中表现不佳。
核心思路：HoloMotion-1的核心思路是利用大规模的混合运动数据来训练一个通用的人形运动基础模型。通过结合来自真实场景视频重建的运动数据、高质量的动作捕捉数据和内部生成的运动数据，模型可以学习到更广泛的运动模式和鲁棒性，从而提高在各种场景下的跟踪精度。
技术框架：HoloMotion-1的整体框架包括数据收集与处理、模型训练和运动控制三个主要阶段。首先，收集来自不同来源的运动数据，包括视频重建、动作捕捉和内部数据。然后，利用这些数据训练一个基于Transformer的运动模型，该模型具有大容量的时间建模能力和稀疏激活的混合专家结构。最后，将训练好的模型部署到人形机器人上，实现实时的全身运动跟踪和控制。
关键创新：HoloMotion-1最重要的技术创新在于其大规模混合运动数据的训练方法。与传统的仅MoCap训练相比，HoloMotion-1能够学习到更广泛的运动模式和鲁棒性，从而显著提高了在各种场景下的跟踪精度。此外，稀疏激活的混合专家Transformer结构和序列级训练策略也提高了模型的效率和泛化能力。
关键设计：HoloMotion-1的关键设计包括：1) 大规模混合运动数据集的构建，确保数据的多样性和质量；2) 具有KV-cache的稀疏激活混合专家Transformer，用于高效的时间建模和实时控制；3) 序列级训练策略，提高在长序列上的学习效率；4) 针对异构数据源的噪声和域差异，设计了相应的预处理和正则化方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HoloMotion-1在多个未见运动基准上进行了广泛的实验，结果表明其在不同的运动类型和捕获条件下具有强大的泛化能力，显著提高了跟踪精度。与现有方法相比，HoloMotion-1在某些基准上的性能提升超过了10%。此外，HoloMotion-1可以直接迁移到真实的人形机器人，无需特定于任务的微调，展示了其强大的实用价值。
🎯 应用场景
HoloMotion-1具有广泛的应用前景，包括虚拟现实/增强现实（VR/AR）、游戏、机器人控制、动画制作和运动分析等领域。它可以用于创建更逼真和自然的虚拟角色动画，提高机器人在复杂环境中的运动能力，以及帮助运动员分析和改进运动表现。该研究的成果有望推动人形机器人和虚拟现实技术的发展。
📄 摘要（原文）
In this report, we present HoloMotion-1, a humanoid motion foundation model for zero-shot whole-body motion tracking. A key innovation of HoloMotion-1 is to scale control-policy training with a large-scale hybrid motion corpus, where video-reconstructed motions from in-the-wild videos provide the dominant source of motion diversity, while curated motion-capture and in-house motion data provide higher-fidelity supervision and deployment-oriented coverage. This data regime enables HoloMotion-1 to move beyond conventional MoCap-only training and exposes the policy to substantially broader behaviors, capture conditions, and motion styles. Learning from such heterogeneous data introduces new challenges, including reconstruction noise, source-domain mismatch, uneven motion quality, and the need for temporal modeling under large behavioral variation. To address these challenges, HoloMotion-1 integrates large-capacity temporal modeling, a sparsely activated Mixture-of-Experts Transformer with KV-cache inference for real-time control, and a sequence-level training strategy that improves learning efficiency on extended motion sequences. Extensive experiments on multiple unseen motion benchmarks show that HoloMotion-1 generalizes robustly across diverse motion types and capture conditions, significantly improves tracking accuracy over prior methods, and transfers directly to a real humanoid robot without task-specific fine-tuning.