Being-M0

Being-M0 – 北大联合人民大学推出的人形机器人通用动作生成模型

Being-M0 是一款由北京大学、中国人民大学等机构联合研发的创新型大规模人形机器人动作生成模型。该模型基于业内首个百万级动作数据集 MotionLib，通过独特的 MotionBook 编码技术，将动作序列转化为二维图像，从而实现高效的表示和生成。Being-M0 的推出证明了大数据与大模型在动作生成领域的可行性，显著提升了动作生成的多样性和语义对齐精度，成功实现了从人类动作到多款人形机器人的高效迁移，为通用动作智能的发展奠定了基础。

Being-M0是什么

Being-M0 是由北京大学、中国人民大学等多家机构共同开发的首个大规模人形机器人通用动作生成模型。该模型基于全球首个百万级动作数据集 MotionLib，采用创新的 MotionBook 编码技术，将动作序列高效地转化为二维图像。Being-M0 的研究展示了大数据和大模型在动作生成领域的技术优势，显著提高了动作生成的多样性和语义对齐精度，推动了从人类动作到多种人形机器人的高效迁移，为通用动作智能的实现提供了坚实基础。

Being-M0的主要功能

• 文本驱动的动作生成：根据用户输入的自然语言描述生成相应的人类动作序列。
• 动作迁移：将生成的动作迁移到多种人形机器人平台，例如 Unitree H1、H1-2、G1 等，使机器人能够执行类似的人类动作。
• 多模态数据支持：Being-M0 支持包括 RGB 视频、深度信息等多种模态数据，能够处理多人交互场景，为复杂环境下的动作生成提供支持。

Being-M0的技术原理

• 大规模数据集 MotionLib：建立在业内首个百万级动作生成数据集 MotionLib 之上，该数据集包含超过 120 万条动作序列，是现有最大公开数据集的 15 倍。数据集通过自动化处理流程，从公开数据源和在线平台收集并进行了细致的标注。
• MotionBook 编码技术：采用 MotionBook 编码技术，将动作序列建模为单通道二维动作图像，在时间轴和关节轴上分别构建的编码空间，全面保留的多维结构特征。通过降维投影消除传统的 codebook 查找环节，使动作词表容量提升两个数量级。
• 优化与学习的双阶段解决方案：在动作迁移方面，采用优化与学习的双阶段解决方案。优化阶段通过多目标优化方法生成符合机器人学约束的动作序列；学习阶段则运用轻量级 MLP 网络学习从人体动作到人形机器人动作的映射关系，实现高效的动作迁移。

Being-M0的项目地址

• 项目官网：https://beingbeyond.github.io/Being-M0/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.03311

Being-M0的应用场景

• 人形机器人控制：使机器人能够根据文本指令完成特定动作。
• 动画制作：快速生成高质量的动作序列，显著提高制作效率。
• 虚拟现实与增强现实：实时生成互动动作，增强用户的沉浸体验。
• 人机交互：提升机器人对人类指令的理解能力，增强协作效果。
• 分析与康复：辅助员训练及患者的康复过程。

常见问题

• Being-M0是否适用于所有类型的机器人？：Being-M0 可以与多种人形机器人平台兼容，支持多样化的应用场景。
• 如何获取数据集 MotionLib？：MotionLib 数据集可通过项目官网获取，具体的获取方式请参见相关文档。
• Being-M0的生成速度如何？：由于采用了先进的编码和优化技术，Being-M0 在动作生成速度上表现出色，能够满足实时应用的需求。