official_motion_retargeting_code_root_license_missing · hold_missing_root_license_and_physics_deployment_release
审核码：hold_missing_root_license_and_physics_deployment_release; 官方关系：verified_official_repository_but_root_license_missing; 最近核验：2026-07-20代码：实质运动重定向训练与推理代码存在，包含 train_cmp.py、finetune_cmp.py、test_cmp.py、SMPL/G1 数据处理和可视化。
权重：未核验到论文训练检查点、模型发布页或 GitHub Release。
数据：仓库只提供 10 对已处理 SMPL-G1 示例，README 明确建议稳定训练使用 2,000 对以上；完整训练语料未发布。
许可证：not_disclosed；根目录没有 LICENSE、LICENSE.md、COPYING 或 COPYING.md；公开可读不能推定允许再利用代码、处理样本或机器人资产。
依赖：Python and PyTorch training/inference stack、SMPL body model and Unitree G1 model assets、processed human-robot pair generation before stable training、no public simulator/control dependency for dynamic execution
硬件/传感器：paper benchmark: Intel i7-14700HX and NVIDIA RTX 4090、Unitree G1 for author-side physical demonstrations、real-robot policy/control frequency, safety supervisor and communications stack are not released
实机证据：The paper reports Unitree G1 arm swing, kicks, forward walking and backward running after IKMR transfer.；The repository exposes retargeting outputs, not the physics tracking or real-robot controller that produces those demonstrations.
独立复现：No public issue or independent repository provides a fixed-commit, 2,000-plus-pair training run or a physical G1 reproduction. The batch did not train IKMR.
限制/反面证据：缺少根许可证，代码和十对处理样本不能进入已核验开放统计。；十对样本远低于 README 建议的 2,000 对以上，不能直接复现实验质量。；未发布检查点、物理模拟/跟踪控制器和 G1 真机部署路径。；固定长度窗口可能在拼接处产生不连续，论文速度优势不等于闭环动态稳定性。
当前建议：主流运动重定向技术 2.0 候选，开源边界待补；超过 5,000 FPS 的作者侧重定向速度相对 PHC/Mink/GMR 有明显量级增量，但工程闭环缺失；优先等待许可证、检查点、完整样本与物理控制路径。
重点标签：recency:2025-paper-2026-code、关联:主流运动重定向技术2.0、关联:近期热门、关联:可能成为新主流、performance:over-5000-fps-reported、artifact:code-present-license-missing、deployment:controller-unreleased、community:no-independent-reproduction
核验来源：来源 1 · 来源 2 · 来源 3