PhysibleMDM：推理时约束运动扩散模型物理可行性

2026年10月23日，arXiv Robotics 刊出由 Maximilian Stölzle 等作者提出的 PhysibleMDM 框架。据该报道，这一框架旨在提升运动扩散模型（MDM）输出的物理可行性：它不重新训练生成模型，而是在推理阶段优化扩散噪声。具体做法是，用运动学检查（地面穿透、滑移、自碰撞）与基于锥规划逆动力学的动态可行性测试构建替代约束，并以 Sep-CMA-ES 求解黑盒噪声优化问题。报道称，该方法可在不重训生成模型的前提下，使运动扩散模型的输出满足物理可行性约束。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道，也没有出现数字、时间或说法上的前后矛盾。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。