연구진은 휴머노이드 로봇의 전신 추적 모델을 새로운 플랫폼에 적용할 때 필요한 데이터와 계산량을 줄이는 Any2Any 방식을 제안했어요.
Any2Any는 소스 로봇과 타겟 로봇의 키네마틱 정렬을 통해 기존 추적 모델을 재사용하고, 경량 PEFT 기술로 로봇의 역학적 특성에 맞게 모델을 조정해요.
실험 결과 Any2Any는 기존 방식 대비 학습 속도와 비용을 크게 줄이면서도 우수한 추적 성능을 달성했으며, Sonic 모델을 Unitree G1에서 LimX Oli 및 Luna로 1%의 컴퓨팅 자원과 데이터만으로 성공적으로 전이했어요.