official_code_weights_and_sample_data_license_missing · hold_missing_code_weights_and_data_license
审核码：hold_missing_code_weights_and_data_license; 官方关系：verified_official_repository_but_license_missing; 最近核验：2026-07-20代码：官方仓库不可变提交 3871045 包含 2D motion tracking、motion prior、环境、训练/测试入口和安装文件；不是空壳项目页。
权重：两个 Git LFS 检查点端点已核验可匿名访问：demo_quadruped.pth 为 35,191,251 字节，singleview_dribble_ball_control.pth 为 38,183,017 字节；本批未下载或执行模型。
数据：仓库公开 Git LFS 示例动作，已核验 dog_jumping_catching_ball.pkl 为 494,067 字节；它是示例资产，不是论文全部训练数据集。
许可证：not_disclosed；不可变提交根目录没有 LICENSE、LICENSE.md、COPYING 或 COPYING.md。代码、LFS 检查点和样例动作均不得因可下载而标为已开源；Isaac Gym、SMPL-X、MuJoCo 和其他依赖仍有独立条款。
依赖：Python 3.8、PyTorch 1.13.1 with CUDA 11.6、NVIDIA Isaac Gym Preview 4、Git LFS plus requirements.txt and editable setup.py、Horovod, MuJoCo, SMPL-X, Open3D, VTK and a Git dependency on torch-batch-svd
硬件/传感器：CUDA-capable NVIDIA GPU for Isaac Gym training; minimum VRAM and training duration are not disclosed、physically simulated human and animal characters; no physical robot deployment stack is released
实机证据：The paper and release evaluate physically simulated characters across dancing, ball dribbling and animal motions; this is not real-robot evidence.
独立复现：未发现独立团队在固定提交、相同 2D 轨迹和可比运动指标下完成复现；本批未运行已停止维护的 Isaac Gym Preview 4 环境。
限制/反面证据：代码、检查点和样例动作没有许可证，不能进入已核验开放资源排序。；只提供少量样例动作，不等于完整训练数据发布。；依赖旧版 Isaac Gym Preview 4、CUDA 11.6 和多项重依赖，未给出最低 GPU/显存与训练成本。；没有物理机器人或独立复现证据。
当前建议：高潜仿真路线，许可证待补；直接由廉价 2D 视频学习控制具有跨人形和非人形动作数据杠杆，但当前只适合隔离阅读与非发布性验证；等许可证、现代仿真依赖和跨本体机器人证据补齐后再晋级。
重点标签：recency:2025-2026-release、关联:颠覆性分支、关联:技术改进版、关联:可能成为新主流、motion-control:2d-video-only、artifact:files-present-license-missing、evidence:simulation-only、reproduction:independent-missing
核验来源：来源 1 · 来源 2 · 来源 3 · 来源 4 · 来源 5