ImChong · ImChong · Jun 13, 2026 · Jun 13, 2026
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -2,8 +2,8 @@
 
 [![GitHub Pages](https://img.shields.io/badge/GitHub%20Pages-Live-brightgreen.svg)](https://imchong.github.io/Humanoid_Robot_Learning_Paper_Notebooks/)
 [![License](https://img.shields.io/badge/License-BSD_3--Clause-blue.svg)](LICENSE)
-[![Papers](https://img.shields.io/badge/Papers-610-orange.svg)](papers/PROGRESS.md)
-[![Notes](https://img.shields.io/badge/Notes-147-green.svg)](papers/)
+[![Papers](https://img.shields.io/badge/Papers-611-orange.svg)](papers/PROGRESS.md)
+[![Notes](https://img.shields.io/badge/Notes-148-green.svg)](papers/)
 
 **来源**: [awesome-humanoid-robot-learning](https://github.com/YanjieZe/awesome-humanoid-robot-learning)
 

diff --git a/_data/papers.json b/_data/papers.json
@@ -1552,6 +1552,16 @@
   "13_Physics-Based_Animation": {
     "display_name": "Physics-Based Animation",
     "papers": [
+      {
+        "title": "Physics-Based Motion Tracking of Contact-Rich Interacting Characters",
+        "path": "papers/13_Physics-Based_Animation/Physics-Based_Motion_Tracking_of_Contact-Rich_Interacting_Characters/Physics-Based_Motion_Tracking_of_Contact-Rich_Interacting_Characters.md",
+        "url": "/papers/13_Physics-Based_Animation/Physics-Based_Motion_Tracking_of_Contact-Rich_Interacting_Characters/Physics-Based_Motion_Tracking_of_Contact-Rich_Interacting_Characters.html",
+        "dir": "Physics-Based_Motion_Tracking_of_Contact-Rich_Interacting_Characters",
+        "arxiv": "2604.07984",
+        "published_date_zh": "2026年4月9日（arXiv）· Eurographics 2026 / Computer Graphics Forum",
+        "published_date_en": "Apr 9, 2026 (arXiv)· Eurographics 2026 / Computer Graphics Forum",
+        "zhname": "接触密集的多角色交互动作的物理跟踪——用渐进式网络让多个专家各管一类难度"
+      },
       {
         "title": "Iterative Closed-Loop Motion Synthesis for Scaling the Capabilities of Humanoid Control",
         "path": "papers/13_Physics-Based_Animation/Iterative_Closed-Loop_Motion_Synthesis/Iterative_Closed-Loop_Motion_Synthesis.md",
@@ -1605,16 +1615,6 @@
         "published_date_en": "Sep 26, 2025 (arXiv)",
         "zhname": "Learning to Ball：用「策略组合 + 高层软路由」拼出长程篮球连招"
       },
-      {
-        "title": "Physics-Based Motion Tracking of Contact-Rich Interacting Characters",
-        "path": "papers/13_Physics-Based_Animation/Physics-Based_Motion_Tracking_of_Contact-Rich_Interacting_Characters/Physics-Based_Motion_Tracking_of_Contact-Rich_Interacting_Characters.md",
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-        "arxiv": "2604.07984",
-        "published_date_zh": "2026年4月9日（arXiv）",
-        "published_date_en": "Apr 9, 2026 (arXiv)",
-        "zhname": "接触密集的多角色交互动作的物理跟踪——用渐进式网络让多个专家各管一类难度"
-      },
       {
         "title": "Character Controllers using Motion VAEs",
         "path": "papers/13_Physics-Based_Animation/MotionVAE/MotionVAE.md",
@@ -1633,6 +1633,17 @@
   "14_Human_Motion": {
     "display_name": "Human Motion",
     "papers": [
+      {
+        "title": "Kimodo: Scaling Controllable Human Motion Generation",
+        "path": "papers/14_Human_Motion/Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation/Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation.md",
+        "url": "/papers/14_Human_Motion/Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation/Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation.html",
+        "dir": "Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation",
+        "arxiv": "2603.15546",
+        "has_open_source": true,
+        "published_date_zh": "2026年3月",
+        "published_date_en": "Mar 2026",
+        "zhname": "Kimodo：用 700 小时光学动捕把「可控人体动作生成」扩大规模"
+      },
       {
         "title": "EmbodMocap: In-the-Wild 4D Human-Scene Reconstruction for Embodied Agents",
         "path": "papers/14_Human_Motion/EmbodMocap__In-the-Wild_4D_Human-Scene_Reconstruction_for_Embodied_Agents/EmbodMocap__In-the-Wild_4D_Human-Scene_Reconstruction_for_Embodied_Agents.md",

diff --git a/...Human_Motion_Generation/Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation.md b/...Human_Motion_Generation/Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation.md
@@ -0,0 +1,176 @@
+---
+layout: paper
+paper_order: 7
+title: "Kimodo: Scaling Controllable Human Motion Generation"
+zhname: "Kimodo：用 700 小时光学动捕把「可控人体动作生成」扩大规模"
+category: "人体动作生成"
+---
+
+# Kimodo: Scaling Controllable Human Motion Generation
+**Kimodo：在 700 小时商用友好动捕数据上训练的运动学动作扩散模型，用文本 + 多种运动学约束精确可控地生成高质量人 / 人形动作**
+
+> 📅 阅读日期: 2026-06-13
+>
+> 🏷️ 板块: 14 Human Motion · 文本驱动 / 运动学约束 / 扩散模型 / 数据规模化
+>
+> 🔁 推进轨: 模块轮转（13_Physics-Based_Animation → **14_Human_Motion**）
+
+---
+
+## 📋 基本信息
+
+| 项目 | 链接 |
+|---|---|
+| 时间 | 2026 年 3 月 |
+| arXiv | [2603.15546](https://arxiv.org/abs/2603.15546) · [PDF](https://arxiv.org/pdf/2603.15546) · [HTML](https://arxiv.org/html/2603.15546v1) |
+| 项目页 | [research.nvidia.com · Kimodo](https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/kimodo/) · [xbpeng 镜像](https://xbpeng.github.io/projects/Kimodo/index.html) |
+| 技术报告 | [kimodo_tech_report.pdf](https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/kimodo/assets/kimodo_tech_report.pdf) |
+| 代码 | [nv-tlabs/kimodo](https://github.com/nv-tlabs/kimodo)（Apache-2.0，含推理 / CLI / 交互 demo / 评测基准） |
+| 模型 | [HuggingFace · nvidia](https://huggingface.co/nvidia) |
+| 作者 | Davis Rempe\*、Mathis Petrovich\*、Ye Yuan 等（NVIDIA；\* 共同一作） |
+| 机构 | NVIDIA（Spatial Intelligence Lab / DAIR） |
+| 数据 | 700 小时商用友好光学动捕（含 BONES-SEED 细粒度时序文本标注） |
+
+> 来源：YanjieZe/awesome-humanoid-robot-learning · 14 Human Motion Analysis and Synthesis 第 520 项。
+
+---
+
+## 🎯 一句话总结
+
+> 公开动捕数据太小，限制了生成式动作模型的质量、控制精度与泛化。Kimodo 用 **700 小时商用友好光学动捕**把规模拉起来，配上**精心设计的运动表示**和**两阶段去噪器（先 root 再 body）**，在尽量减少动作伪影的同时支持**文本 + 一整套运动学约束**（全身关键帧、稀疏关节位置 / 旋转、2D 路点、稠密 2D 路径）灵活组合，并能输出 SMPL-X / Unitree G1 等多种骨架，定位为机器人 / 仿真 / 娱乐的高质量动作数据来源。
+
+---
+
+## 📌 英文缩写速查
+
+| 缩写 | 含义 |
+|---|---|
+| Kinematic Motion Diffusion | 运动学（非物理仿真）层面的动作扩散生成模型 |
+| Mocap | Motion Capture，动作捕捉 |
+| Keyframe | 关键帧，指定某些时刻的全身姿态 |
+| Waypoint / Path | 2D 路点（离散目标点）/ 稠密 2D 路径（连续轨迹） |
+| SMPL-X | 参数化人体网格模型，常用动作表示 |
+| Foot Skate | 脚底打滑伪影，本文有后处理清理 |
+
+---
+
+## ❓ 论文要解决什么问题？
+
+高质量人体动作数据在**机器人、仿真、娱乐**里越来越重要，生成式模型本可以成为一种「数据来源」——用文本或姿态约束直接合成动作。但现实瓶颈是：
+
+- **公开动捕数据集规模太小**，导致生成动作质量不够、控制精度不足、泛化差；
+- **控制方式零散**：文本、关键帧、稀疏关节、路径……往往各做各的，难以在同一个模型里统一且精确地条件化；
+- **root（全局位移 / 朝向）与 body（局部姿态）混在一起预测**，容易出现抖动、漂移、脚底打滑等伪影。
+
+Kimodo 的目标：**把数据规模做大 + 把控制接口做全 + 把动作质量做高**，三者兼得。
+
+---
+
+## 🔧 方法详解
+
+### 1. 数据规模化：700 小时商用友好动捕
+核心前提是数据。Kimodo 收集 / 整理了约 **700 小时**、**商用许可友好**的光学动捕数据，并为其中的 BONES-SEED 数据提供**细粒度时序文本标注**（同一段动作不同时间段对应不同文本描述），使「文本 → 动作」的对齐更精细。
+
+### 2. 运动表示 + 两阶段去噪器（root / body 解耦）
+- **精心设计的运动表示**：让全身姿态、全局轨迹、约束信号都能统一编码进扩散过程；
+- **两阶段去噪器**：把 **root（全局平移 / 朝向）预测**与 **body（局部关节姿态）预测**拆开、分阶段去噪。先定下全局走向、再细化身体姿态，从而**减小伪影**（漂移 / 抖动），同时为各种约束留出灵活的条件化入口。
+
+### 3. 统一、可组合的控制接口
+同一个模型支持文本与多种运动学约束，并可叠加：
+
+| 控制类型 | 说明 |
+|---|---|
+| 文本 | 自然语言提示，描述要做的动作 |
+| 全身关键帧 | 指定若干时刻的完整姿态 |
+| 稀疏关节位置 / 旋转 | 只约束部分末端 / 关节（如手、头） |
+| 2D 路点 | 地面上的离散目标点 |
+| 稠密 2D 路径 | 连续的行走 / 移动轨迹 |
+
+### 4. 多骨架输出 + 后处理
+支持 **SOMA / Unitree G1 / SMPL-X** 等多种骨架变体；并提供**脚底打滑清理与约束精修**等后处理，可对接 MuJoCo / ProtoMotions / GMR 等机器人 / 仿真框架，直接作为参考动作数据使用。
+
+---
+
+### 🧭 整体流程（mermaid）
+
+<div class="mermaid">
+flowchart LR
+    subgraph DATA["📦 数据规模化"]
+        A1["700h 商用友好光学动捕"]
+        A2["BONES-SEED 细粒度时序文本标注"]
+        A1 --> A2
+    end
+
+    subgraph CTRL["🎛️ 统一控制接口（可组合）"]
+        C1["文本提示"]
+        C2["全身关键帧"]
+        C3["稀疏关节 位置/旋转"]
+        C4["2D 路点 / 稠密 2D 路径"]
+    end
+
+    subgraph MODEL["🌀 两阶段去噪扩散器"]
+        M0["精心设计的运动表示"]
+        M1["阶段①: root 预测<br/>(全局平移 / 朝向)"]
+        M2["阶段②: body 预测<br/>(局部关节姿态)"]
+        M0 --> M1 --> M2
+    end
+
+    subgraph OUT["🕺 输出"]
+        O1["高质量动作<br/>(少伪影)"]
+        O2["多骨架: SMPL-X / G1 / SOMA"]
+        O3["后处理: 脚滑清理 / 约束精修"]
+        O1 --> O2 --> O3
+    end
+
+    DATA --> M0
+    C1 --> M1
+    C2 --> M1
+    C3 --> M2
+    C4 --> M1
+    M2 --> O1
+    O3 --> USE["🤖 机器人 / 仿真 / 娱乐<br/>(MuJoCo · ProtoMotions · GMR)"]
+
+    style DATA fill:#fff4e6,stroke:#e67e22,color:#7d3c08
+    style CTRL fill:#f7e8fd,stroke:#9b59b6,color:#4a1c5d
+    style MODEL fill:#e8f4fd,stroke:#1f78b4,color:#0b3954
+    style OUT fill:#eef7ee,stroke:#27ae60,color:#0f3d1e
+    style USE fill:#fde8e8,stroke:#c0392b,color:#641e16
+</div>
+
+---
+
+## 💡 核心贡献
+
+1. **数据规模化**：构建 / 整理 **700 小时商用友好光学动捕**，并配细粒度时序文本标注，直击「公开动捕太小」的根本瓶颈；
+2. **两阶段去噪架构**：将 **root 与 body 解耦**分阶段去噪，显著减少漂移 / 抖动 / 脚滑等伪影，同时为多约束留出灵活条件化入口；
+3. **统一可组合控制**：单模型同时支持文本、全身关键帧、稀疏关节位置 / 旋转、2D 路点与稠密 2D 路径，可叠加使用；
+4. **多骨架 + 工程闭环**：输出 SMPL-X / Unitree G1 等骨架，配脚滑清理与约束精修后处理，并可接入 MuJoCo / ProtoMotions / GMR；
+5. **开源生态**：开放推理代码、交互式时间轴编辑 demo、动作生成评测基准与模型权重（Apache-2.0 代码）。
+
+---
+
+## 🤖 对人形机器人学习的启发
+
+- **作为参考动作数据源**：人形 WBC / 动作跟踪（GMT、HOVER、SONIC 等）高度依赖高质量参考动作；Kimodo 直接面向「可控、可批量、商用友好」的动作生成，且原生支持 **Unitree G1 骨架**与 **GMR / ProtoMotions** 对接，可作为 sim 训练的动作来源；
+- **root / body 解耦的去噪思路**：与机器人侧「先定全局轨迹再细化姿态」的分层控制思想相通，对减少漂移 / 脚滑有借鉴；
+- **统一约束接口**：文本 + 关键帧 + 稀疏关节 + 路径的可组合条件化，呼应人形遥操作 / 多命令策略对「统一指令接口」的需求；
+- **数据是第一性**：本文再次印证「把数据规模做上去」往往比改架构更能提升质量与泛化，对人形动作数据飞轮的搭建有方法论意义。
+
+---
+
+## 📁 资源对照
+
+| 资源 | 内容 |
+|---|---|
+| [arXiv 2603.15546](https://arxiv.org/abs/2603.15546) | 论文 / 技术报告正文 |
+| [项目页](https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/kimodo/) | 概述、视频、文档 |
+| [nv-tlabs/kimodo](https://github.com/nv-tlabs/kimodo) | 官方实现：推理 / CLI / 交互 demo / 评测基准（Apache-2.0） |
+| [HuggingFace · nvidia](https://huggingface.co/nvidia) | 模型权重 |
+
+---
+
+## 🔗 相关阅读
+
+- **同模块前作**：[Control Operators](../Control_Operators_for_Interactive_Character_Animation/Control_Operators_for_Interactive_Character_Animation.md)（可组合控制接口）· [MAGNet](../MAGNet__Diffusion_Forcing_for_Multi-Agent_Interaction_Sequence_Modeling/MAGNet__Diffusion_Forcing_for_Multi-Agent_Interaction_Sequence_Modeling.md) · [Learned Motion Matching](../Learned_Motion_Matching/Learned_Motion_Matching.md)；
+- **生成式动作控制**：BeyondMimic（引导扩散）、OmniControl、Guided Motion Diffusion；
+- **人形动作跟踪用法对照**：GMT、HOVER、SONIC（消费参考动作的下游策略）。
diff --git a/papers/DAILY_SUMMARY_LOG.md b/papers/DAILY_SUMMARY_LOG.md
@@ -263,6 +263,7 @@
 | 408 | ComFree-Sim: A GPU-Parallelized Analytical Contact Physics Engine for Scalable Contact-Rich Robotics Simulation and Control | 11_Simulation_Benchmark | ✅ 已完成（2026-06-10） |
 | 415 | DIJIT: A Robotic Head for an Active Observer | 12_Hardware_Design | ✅ 已完成（2026-06-11） |
 | 541 | Physics-Based Motion Tracking of Contact-Rich Interacting Characters | 13_Physics-Based_Animation | ✅ 已完成（2026-06-12） |
-| ? | （明日：14_Human_Motion 模块首个未完成论文；按 04 → 05 → 06 → 07 → 08 → 09 → 10 → 11 → 12 → 13 → 14 → 04 顺序循环） | 14_Human_Motion | ⏭️ 下一篇候选 |
+| 520 | Kimodo: Scaling Controllable Human Motion Generation | 14_Human_Motion | ✅ 已完成（2026-06-13） |
+| ? | （明日：04_Loco-Manipulation_and_WBC 模块首个未完成论文；按 04 → 05 → 06 → 07 → 08 → 09 → 10 → 11 → 12 → 13 → 14 → 04 顺序循环） | 04_Loco-Manipulation_and_WBC | ⏭️ 下一篇候选 |
 
 > 实际推进时会按当天轮转到的模块在 `papers` 列表中扫描，跳过已有内容的笔记。
diff --git a/papers/PROGRESS.md b/papers/PROGRESS.md
@@ -680,7 +680,7 @@
 | 517  | [Full-Order Sampling-Based MPC for Torque-Level Locomotion Control via Diffusion-Style Annealing](https://arxiv.org/abs/2409.15610)  | 2024.09 |     | ⏳ 待读 |
 | 518  | [Flow Matching Imitation Learning for Multi-Support Manipulation](https://arxiv.org/abs/2407.12381)                                  | 2024.07 |     | ⏳ 待读 |
 | 519  | [Predictive Sampling: Real-time Behaviour Synthesis with MuJoCo](https://arxiv.org/abs/2212.00541)                                   | 2022.12 |     | ⏳ 待读 |
-| 520  | Kimodo: Scaling Controllable Human Motion Generation | 2026.03 |  | ⏳ 待读 |
+| 520  | [Kimodo: Scaling Controllable Human Motion Generation](https://arxiv.org/abs/2603.15546) ✅ [笔记](14_Human_Motion/Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation/Kimodo__Scaling_Controllable_Human_Motion_Generation.md) | 2026.03 |  | ✅ 完成 |
 | 521  | [HUMOTO: A 4D Dataset of Mocap Human Object Interactions](https://arxiv.org/abs/2504.10414) | 2025.04 |  | ⏳ 待读 |
 | 522  | [ClimbingCap: Multi-Modal Dataset and Method for Rock Climbing in World Coordinate](https://arxiv.org/abs/2503.21268) | 2025.03 |  | ⏳ 待读 |
 | 523  | [Example-based Motion Synthesis via Generative Motion Matching](https://arxiv.org/abs/2306.00378) | 2023.06 |  | ⏳ 待读 |

diff --git a/progress.json b/progress.json
@@ -41,10 +41,10 @@
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