Характеристики

Лицензия: GPL 3.0
Библиотека: pytorch
Опубликована: 27 мар 2025

Ссылки

ManipTrans

Языковая модельИзображение, текст → action

ManipTrans переносит навыки двуручной манипуляции человека на роботизированные кисти в симуляции с помощью имитации траекторий и остаточного обучения.

0скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены16 апр 2025

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

ManipTrans — модельный метод для переноса навыков двуручной манипуляции человека на ловкие роботизированные кисти в симуляции. Работа описана авторами статьи «ManipTrans: Efficient Dexterous Bimanual Manipulation Transfer via Residual Learning». Метод состоит из двух этапов: предварительного обучения универсального имитатора траекторий и дообучения специализированного остаточного модуля.

Он предназначен для эффективного переноса бимануальных навыков на роботизированные руки. Репозиторий содержит модель в формате PyTorch и распространяется по лицензии GPL-3.0.

Сценарии применения

перенос движений двух рук человека на роботизированные кисти
обучение роботизированных рук ловкой манипуляции в симуляции
дообучение остаточной политики для конкретной задачи манипуляции

Ограничения

Описанный сценарий переноса ориентирован на симуляцию; README не описывает проверку на физических роботах.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ManipTrans: Efficient Dexterous Bimanual Manipulation Transfer via Residual Learning

This model is described in the paper ManipTrans: Efficient Dexterous Bimanual Manipulation Transfer via Residual Learning. It's a two-stage method for efficiently transferring human bimanual skills to dexterous robotic hands in simulation. The model first pre-trains a generalist trajectory imitator and then fine-tunes a specific residual module.

For code and usage instructions please see the project's Github repository: ManipTrans.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов: b061e51