PhyMotion

该方法从生成的视频中恢复 SMPL 身体网格，将它们重新定位到 MuJoCo 物理模拟器内的人形物体上，并沿可解释的轴对运动进行评分。这些包括运动学合理性、接触和平衡一致性以及动态可行性。由于每个组件都是连续的并且与特定的物理属性相关联，因此奖励可以诊断运动的哪一部分是错误的，而不是仅返回模糊的视觉分数。

PhyMotion 对于使用强化学习或后训练来改进人类视频模型的研究人员很有用。它可以帮助将生成的运动与人类的判断保持一致，减少物理伪影，并引导模型实现更可信的全身动作。该项目最好理解为视频生成的奖励和评估框架，而不是一般的消费者动画编辑器。