Характеристики

Библиотека: lerobot
Опубликована: 20 авг 2026

Ссылки

fr3-cube-full10k-diffusion-policy

Генерация изображенийИзображение, текст → action

Набор контрольных точек Diffusion Policy для управления Franka FR3 при манипуляции кубом по визуальным наблюдениям и состоянию робота.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 авг 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

Это набор контрольных точек политики Diffusion Policy для робота Franka Research 3 (FR3), опубликованный jaeikkim для оценки и выполнения задач манипуляции с кубом. Он включает снимки обучения с шага 10 000 по 50 000 с интервалом 2 500, а также шаг 60 000. Модель построена на условной одномерной U-Net с визуальным кодировщиком ResNet18 и распространяется в формате safetensors для LeRobot.

На вход политика принимает три RGB-вида размером 320×180 и состояние робота размерности 22, с горизонтом наблюдения 2. Она предсказывает последовательности действий с горизонтом 16 и выдает 7-мерные относительные Cartesian OSC-действия; длина исполняемого фрагмента составляет 8 шагов. Контрольные точки предназначены для оценки и запуска через LeRobot или UWLab rollout evaluator. Для продолжения обучения с сохранением состояния оптимизатора и планировщика они не подходят: в исходном артефакте отсутствовали соответствующие состояния. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

оценка политики манипуляции кубом на роботе Franka FR3
визуальное управление роботом по трём RGB-камерам
предсказание последовательностей Cartesian OSC-действий
запуск rollout-оценки через LeRobot или UWLab

Ограничения

Контрольные точки не содержат состояния оптимизатора и планировщика, поэтому не предназначены для возобновления обучения с сохранением полного состояния. В предоставленных данных условия лицензии не указаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FR3 Cube Full10K Diffusion Policy

Evaluation-ready LeRobot Diffusion Policy checkpoints from cumulative optimizer step 10K through 50K at 2.5K intervals, plus the 60K checkpoint.

Policy

Observation horizon: 2
Prediction horizon: 16
Action chunk (n_action_steps): 8
Three native 320×180 RGB views + 22D robot state
7D relative Cartesian OSC action
Conditional 1D U-Net with ResNet18 visual encoder

Each checkpoint is a LeRobot pretrained_model/ directory containing the model config, preprocessing/postprocessing state, and model.safetensors. Load the directory directly with DiffusionPolicy.from_pretrained(...) or the UWLab rollout evaluator.

Checkpoint provenance

10K–27.5K: original run 7193up9q
30K–60K: continuation from the 27.5K weights, run 7ftqgx5v

The continuation restored model weights exactly, but the original W&B artifact did not contain optimizer/scheduler state. Therefore these releases are evaluation-ready model checkpoints, not full-state training-resume checkpoints. The cumulative step is encoded in each directory name.

Download example

hf download jaeikkim/fr3-cube-full10k-diffusion-policy   checkpoints/step_050000/pretrained_model   --local-dir ./fr3_cube_dpu

Dataset: FR3 Cube Full-Episode RL-Teacher 10K RGB. Verify model files with SHA256SUMS or checkpoint_manifest.json.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · lerobot

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов: 9f3ea61