ODEWorld-PT-Flow-LIBERO
ODEWorld image-goal checkpoint trained on LIBERO. The checkpoint includes the DINOv2 backbone.
For installation, loading, and inference instructions, see the ODEWorld GitHub repository.
Характеристики
- Лицензия
- Apache 2.0
- Библиотека
- odeworld
- Опубликована
- 2 авг 2026
Ссылки
ODEWorld-PT-Flow-LIBERO
Контрольная точка ODEWorld, обученная на LIBERO и предназначенная для предсказания видео по изображению и целевому изображению в задачах робототехники.
25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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
ODEWorld-PT-Flow-LIBERO — контрольная точка модели мира ODEWorld, обученная на LIBERO для генерации видео по изображению и целевому изображению. Веса включают backbone DINOv2. Модель предназначена для сценариев робототехники, где требуется предсказывать визуальное развитие сцены или движения по изображению и цели. Репозиторий использует библиотеку odeworld и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README направляет за инструкциями по загрузке и инференсу в репозиторий ODEWorld.
Сценарии применения
- предсказание визуального результата робототехнического действия по исходному изображению и целевой сцене
- генерация последовательности кадров для моделирования движения робота в среде LIBERO
- визуальное прогнозирование изменений сцены в робототехнических сценариях
Ограничения
README не приводит оценок качества, параметров модели и длины контекста; инструкции по загрузке и инференсу вынесены в репозиторий ODEWorld.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · odeworld
Модели «картинка → видео» пока не запускаются.
- Ревизия весов
- 73d14eb