TACD：无需真实动作数据的蒸馏方法

Wei-Jin Huang 等作者提交论文，提出 TACD（终端放大控制蒸馏），一种无需真实动作训练数据的 on-policy 蒸馏方法，可从文本提示和预训练教师模型训练高效动作生成器。 该方法将最新教师查询与学生步长绑定，并限制干净动作空间的损失权重。作者称，在 HumanML3D 和 KIT-ML 数据集上，该方法实现少步生成改进；八步 HY-Motion 学生的 FID 较无此约束的蒸馏降低 58%。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。