/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
24 июл 2026

diffusion_fusion2

Генерация изображенийИзображение, текст → action

Продолжение обучения diffusion-политики для управления манипулятором SO-101 на датасете Zouzouw/fusion.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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

Модель diffusion_fusion2 — политика diffusion для управления роботизированным манипулятором SO-101. Её обучил Corentin Friedrich на датасете Zouzouw/fusion; это продолжение обучения модели Zouzouw/diffusion_fusion с её чекпойнта, а не независимый запуск. В карточке указаны шаг 250 000 и скорость обучения 1e-4.

Модель предназначена для генерации управляющих действий робота. Чекпойнт не оценивали и не тестировали на роботе. Для GTX 1060 с 6 ГБ памяти настройки исходного запуска приводили к остановке цикла управления примерно на 28,5 секунды на блок действий; для работы в реальном времени потребуется более производительное оборудование. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация действий для манипулятора SO-101
  • управление роботом по данным обучающего набора Zouzouw/fusion
  • экспериментальная проверка diffusion-политики на роботизированных задачах

Ограничения

Чекпойнт не оценён и не проверен на роботе. На GTX 1060 с 6 ГБ исходная конфигурация задерживала цикл управления примерно на 28,5 секунды на блок действий.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

diffusion_fusion2

Politique diffusion pour le bras SO-101, entrainee sur Zouzouw/fusion.

Ce n'est pas un entrainement independant : c'est la continuation de Zouzouw/diffusion_fusion. Meme dataset, meme learning rate, meme architecture — il reprend depuis le checkpoint du premier run et pousse l'entrainement plus loin.

Entrainement realise par Corentin Friedrich.

DatasetZouzouw/fusion — uniquement celui-la, aucun fine-tuning
Learning rate1e-04
Checkpointetape 250 000
PolitiqueDiffusion Policy
Repart deZouzouw/diffusion_fusion

Non evalue

Ce checkpoint n'a pas ete mesure ni teste sur le robot. Il est publie pour ne pas le perdre.

Les contraintes de vitesse relevees sur le premier run s'appliquent tres probablement a l'identique : sur une GTX 1060 6 Go, la configuration d'origine gele la boucle de controle environ 28,5 s par bloc d'actions. Voir Zouzouw/diffusion_fusion pour le detail des mesures et les reglages de contournement.

Sur une machine plus puissante, cette piste redevient interessante — les policies diffusion produisent des gestes plus fluides que ACT, et rien ici ne dit que le modele est mauvais : seulement que cette carte graphique ne peut pas le faire tourner en temps reel.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
2a16efa

0 моделей