15 小时微调把视频轨迹变成机器人控制接口
Hadi Alzayer · hf · 2026-07-22
Masked Visual Actions 提出了一种给视频模型用的像素空间动作接口,目标是把视频模型变成统一的 world model / 具身控制器。
方法不是用抽象动作 token,而是把动作表示成“某个实体轨迹的部分显露”。如果显露机器人轨迹,模型就充当前向动力学模型,预测低层动作对场景的影响;如果显露目标物体轨迹,模型又能反推出与该结果一致的机器人行为。作者只用 15 小时来自真实视频和模拟的 masked 样本做微调,就得到一个可跨场景、跨 embodiment 使用的 checkpoint;它还能用于 rollout 评估、候选未来排序和从目标运动反推机器人动作。
所属事件:MaskedVisualActions用像素轨迹让视频模型直接看懂机器人动作(2 条相关)→
「具身」频道最新
- WanGP v18.81 支持 Hy-Nomas 世界模型,8GB 显存可用 WASD 探索 — cocktailpeanut · 2026-10-27
- NVIDIA 开源 FLORA:机器人数据引擎,成本仅 GPT-6 Astra 的 1/125 — nvidia · 2026-10-27
- 具身智能创业的隐藏难题:机器人公司需要另一种运营纪律 — ___Mufasaa · 2026-10-27
- π0.5 实验:演示数从 10 增至 438,放球入碗成功率 7%→83% — stingning · 2026-10-27
- GPT-6 Astra 零微调操控灵巧手:500 试仅 26 次成功,成功率 5.2% — stingning · 2026-10-27
- 灵巧操作基准 HandsOn 发布:66 个人工核验任务配 1.8 万条人类示范 — stingning · 2026-10-27