使用场景

使用Meta Motivo进行动作跟踪任务，如模仿运动员的体操动作。

通过姿势达到提示，让虚拟代理完成特定的舞蹈动作。

利用奖励优化功能，训练代理在虚拟环境中执行更高效的跑步动作。

产品特色

• 零样本全身人形控制：无需额外学习或微调即可解决未见任务。

• 物理基础环境适应：模型学习控制代理，适应其身体和环境的物理规则。

• 多种行为提示：能够通过动作跟踪、姿势达到和奖励优化等提示进行行为调整。

• 鲁棒性：行为对变化和干扰具有鲁棒性。

• 预训练模型和训练代码开源：鼓励社区进一步研究和发展。

• 高维虚拟人形代理控制：解决广泛的任务。

• 行为基础模型泛化：向更复杂任务和不同类型代理的泛化能力。

使用教程

1. 访问Meta Motivo的官方网站并了解项目背景和模型特点。

2. 通过网站上提供的链接下载预训练模型和训练代码。

3. 根据提供的文档和指南，设置并配置你的开发环境。

4. 使用模型进行零样本学习，输入不同的行为提示，观察代理的行为反应。

5. 根据需要调整模型参数，优化代理的行为表现。

6. 参与社区讨论，与其他研究者和开发者分享你的经验和发现。

7. 利用Meta Motivo进行更深入的研究，探索其在不同任务和代理类型上的泛化能力。