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 # ChingMu 1000-Hour Embodied Motion Dataset
-### 青瞳1000小时具身智能动作数据集
+<small> 青瞳1000小时具身智能动作数据集</small>
 
 > High-precision **optical motion capture** data for humanoid robots, dexterous hands, embodied AI, and virtual production.  
-> 面向人形机器人、灵巧手、具身 AI 和虚拟制作的高精度多模态动作数据。
+><small> 面向人形机器人、灵巧手、具身 AI 和虚拟制作的高精度多模态动作数据。</small>
 
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 | **Formats / 格式** | BVH · Retargeted CSV · NPZ |
 
 🔒 **Access note:** Metadata and samples are public. Full data requires **Request access**.  
-🔒 **访问说明：** 元数据和样本公开，完整数据需申请访问权限。
+🔒<small> **访问说明：** 元数据和样本公开，完整数据需申请**访问权限**。</small>
 
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 ## Key Features / 核心特点
 
 - **Optical ground truth** – sub-mm accuracy, 120 fps, no estimation errors.  
-  **光学真值** – 亚毫米精度，120 fps，无估计误差。
-- **Dexterous hands** – 20+ DoF per hand, synchronized with object 6D pose.  
-  **灵巧手数据** – 每只手 20+ 自由度，与物体 6D 位姿同步。
+  **光学真值** – 亚毫米精度，120 fps，无累计误差。
+- **Dexterous hands** – 20+ DoF per hand, synchronized with object 6DOP pose.  
+  **灵巧手数据** – 每只手 20+ 自由度，与物体 6 DOP 同步。
 - **Robot-ready** – pre-retargeted to Unitree G1; custom retargeting available.  
   **机器人就绪** – 预重定向至 Unitree G1，可定制其他机器人。
-- **Real-world diversity** – 15+ scenarios, 500+ tasks, 1000+ objects.  
-  **真实场景多样性** – 15+ 场景，500+ 任务，1000+ 物体。
+- **Real-world diversity** – 15+ scenarios, 500+ tasks, 200+ objects.  
+  **真实场景多样性** – 15+ 场景，500+ 任务，200+ 物体。
 - **Multi-modal** – full-body skeleton, finger motion, object pose, multi-view video, semantic labels.  
   **多模态** – 全身骨骼、手指运动、物体位姿、多视角视频、语义标签。
 - **Quality assured** – every take passes automated cleaning + manual inspection; quality flags provided.