MetaMotivo：基于物理的仿人代理行为模型解析
项目名称：Meta Motivo
项目功能：人体动作生成模型
项目简介：一种首创的行为基础模型，旨在控制虚拟物理基础的人形代理，能够执行多种全身任务。
能够在测试时处理未见过的任务，如运动跟踪、姿势达到和奖励优化，而无需额外的学习或微调。
Meta Motivo 是由 Meta 的 FAIR（Facebook AI Research）团队开发的行为基础模型，旨在控制虚拟的基于物理的仿人代理，使其能够执行各种全身任务。
主要功能：
预训练模型：提供了 6 个预训练的 FB-CPR 模型，用于控制 HumEnv 中定义的仿人模型。
评估脚本：提供了可完全复现的脚本，用于在 HumEnv 中评估模型性能。
训练代码：提供了在 HumEnv 中训练 FB-CPR 的完整代码，以及在 DMC 中进行更快速实验的 FB 训练代码。
安装方法：
该项目可以通过 pip 安装，要求 Python 3.10 及以上版本。
pip install "metamotivo[huggingface,humenv] @ git+https://github.com/facebookresearch/metamotivo.git"可选依赖项包括 humenv["bench"] 和 huggingface_hub，用于测试、训练和从 HuggingFace 加载模型。
预训练模型：
为了确保结果的可复现性，提供了 5 个用于论文结果的模型（metamotivo-S-X），每个模型使用不同的随机种子进行训练。此外，还提供了一个性能最佳的模型（metamotivo-M-1），可用于交互式测试。
要获取更多详细信息，请参阅项目的 README.md 文件。
