/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
4 июл 2026

claims_phc

Обучение с подкреплением

Набор контрольных точек CLAIMS PHC и оценочных данных для экспериментов по имитации движений гуманоидного робота.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Репозиторий CLAIMS PHC Assets содержит контрольные точки проекта CLAIMS PHC на разных этапах обучения, контрольную точку базовой модели PHC и наборы данных для оценки. Материалы предназначены для экспериментов с имитацией движений гуманоидного робота и оценки моделей обучения с подкреплением.

В репозитории представлены веса PyTorch и файлы оценочных данных в формате PKL, включая наборы AIST++, EMDB и Kungfu-G. Это вспомогательные ресурсы для полного конвейера CLAIMS; код проекта размещён отдельно. Лицензия репозитория — MIT.

Сценарии применения

  • оценка контрольных точек CLAIMS PHC
  • сравнение CLAIMS PHC с базовой моделью PHC
  • имитация движений гуманоидного робота
  • оценка на наборах AIST++ и EMDB
  • воспроизведение экспериментов CLAIMS

Ограничения

В репозитории нет кода полного конвейера и необходимых ресурсов SMPL/SMPL-X; для запуска требуется основная кодовая база CLAIMS и соответствующая среда.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CLAIMS PHC Assets

This repository hosts external assets for the CLAIMS project:

  • intermediate CLAIMS PHC checkpoints
  • one PHC baseline checkpoint
  • PHC evaluation datasets used in our experiments

Related code repository:

  • https://github.com/WesleyXu224/CLAIMS_Code

Related project page:

  • https://wesleyxu224.github.io/CLAIMS/

Directory Structure

checkpoints/
  claims_single_prim/
    Humanoid_00014200.pth
    Humanoid_00031800.pth
    Humanoid_00050300.pth
    Humanoid_00061200.pth
    Humanoid_00074800.pth
    Humanoid_00086200.pth
    Humanoid_00094000.pth
  baseline_single_prim_amass/
    Humanoid.pth
sample_data/
  aist++_clean.pkl
  emdb_clean.pkl
  kungfu_g_clean.pkl
  video_convert_clean.pkl

Asset Summary

checkpoints/claims_single_prim/

  • CLAIMS PHC checkpoints saved at multiple training stages

checkpoints/baseline_single_prim_amass/Humanoid.pth

  • baseline PHC checkpoint used for comparison

sample_data/

  • PHC evaluation datasets in pkl format

Usage

Example evaluation command:

python phc/run_hydra.py \
  learning=im_big \
  exp_name=claims_single_prim \
  env=env_im \
  robot=smpl_humanoid \
  env.motion_file=/path/to/video_convert_clean.pkl \
  env.num_envs=173 \
  test=True \
  epoch=94000 \
  headless=True \
  im_eval=True

Replace env.motion_file and checkpoint paths with your local paths after download.

Notes

  • These files are released separately from the code repository because of size.
  • SMPL / SMPL-X assets are not included here.
  • Please consult the main CLAIMS repository for the full pipeline and environment setup.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
38e19b8

0 моделей