docs(DIGHT): 新增 13_Physics-Based_Animation 双人交互生成器物理反馈后训练论文笔记

[ImChong]

概要

模块轮转 12_Hardware_Design → 13_Physics-Based_Animation。本模块最新发表、还没有笔记的论文是 PROGRESS #617（已确认收录在上游 awesome-humanoid-robot-learning README）：

From Digital Human Interactions to Physics-Based Humanoid Skills: Physics-Grounded Post-Training of Interaction Generators（DIGHT，arXiv 2610.10322，2026-10-07，浙大 × 北交）

• 链接：HTML · PDF · 项目页
• 源码：项目页上的「Code」按钮链接是空的，没找到公开仓库，所以没有源码运行时序图

笔记内容

• 问题：文本生成的双人交互动作（InterGen / TIMotion）放进仿真后，跟踪器常常跟不住；就算跟住了，接触也可能不对，比如握手时手没碰上、拍肩把对方推倒
• 方法：
  • 每条文本采 12 个候选，交给冻结的 PHC 式交互跟踪器在 Isaac Gym 里执行。跟踪器用交叉注意力看对方，奖励里有交互图项
  • 从仿真结果构造五组偏好：跟踪误差、摩擦、漂浮、接触是否发生、接触质量（6 × 6 区域接触图上的拓扑、时长、均值与峰值力）
  • 物理解耦扩散 DPO：每条准则单独一个损失，组内按当前损失动态加权
  • 用对齐后的生成器微调跟踪器
• 结果（InterHuman）：
  • 五项物理误差平均下降 22.1%（InterGen 骨干）/ 25.3%（TIMotion 骨干）
  • 执行成功率 88.73% → 92.19%，摔倒率 9.32% → 5.77%
  • 接触拓扑精确率 38.29% → 46.77%，召回率 52.16% → 63.94%
• 包含整体流程 mermaid 图、偏好构造与解耦 DPO 的玩具算例（已标明是编的数），以及实验表格、局限和面试问答

同步更新

• papers/PROGRESS.md 中 fix(HumanML3D): 第 4 幕结尾重写「换位置、换朝向 263 维不变」，避开「哪」的读音并加两份发球的演示 #617 标为已总结
• _data/papers.json（python3 scripts/prepare_pages.py 重新生成，zh_title 已生成）
• papers/DAILY_SUMMARY_LOG.md、progress.json：下一篇轮转到 14_Human_Motion

验证

• pytest：301 passed
• ruff check scripts/ tests/：通过
• 只新增一篇论文笔记、更新索引数据，没有改样式和模板，免截图

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https://claude.ai/code/session_01VDfpo6hFJqnnyHF4khDoKT

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