/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
28 сен 2026

real-square-d2-r03-baseline-dp

Языковая модельИзображение, текст → action

Контрольная Diffusion Policy проекта Mulligan для управления роботом в задаче real-square-d2.

109скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 окт 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 контрольная модель Diffusion Policy для робототехнической задачи real-square-d2, опубликованная в рамках проекта Mulligan. Чекпойнт использует формат LeRobot и содержит конфигурацию, веса safetensors и нормализаторы пред- и постобработки. Конфигурация включает поля Mulligan для областей кадрирования камер, целевого действия и системы координат действий.

Модель предназначена для управления роботом в задаче real-square-d2. Она обучена на телеметрических и DAgger-данных проекта, а в двух указанных оценочных запусках показала 29 успехов из 50 и 20 из 50. Для загрузки требуется обучающий код Mulligan: стандартный DiffusionConfig из LeRobot не принимает дополнительные поля конфигурации. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • управление роботом в задаче real-square-d2
  • воспроизведение политики, обученной на телеметрических демонстрациях
  • оценка робототехнической политики на заданных сценариях
  • дообучение политики на DAgger-данных Mulligan

Ограничения

Для загрузки необходим обучающий код Mulligan, поскольку стандартный DiffusionConfig из LeRobot не поддерживает дополнительные поля конфигурации. В приведённых оценках получено 29/50 и 20/50 успешных запусков; результаты могут зависеть от условий выполнения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-square-d2-r03-baseline-dp

Part of Mulligan. Browse evaluations at Policy Arena; the datasets are in the mulligan organization.

Diffusion-policy actor in LeRobot's checkpoint layout (config.json, model.safetensors, pre/post-processor normalizers). The config also carries Mulligan fields (camera crop boxes, action target and frame) that stock LeRobot DiffusionConfig rejects; loading needs the Mulligan training code.

PropertyValue
Taskreal-square-d2
Model roundR3
Armbaseline-dp
Training step100000

Checkpoints

FolderTraining run config
(root)release/run-configs/real-square-d2-r03-baseline-dp.json

Evaluations

DatasetSessionPolicyActorCriticNSuccesses
real-square-d2-r03-evalb01baseline_r03_dp_b01real-square-d2-r03-baseline-dp—129/50
real-square-d2-r03-evalb03baseline_r03_dpreal-square-d2-r03-baseline-dp—120/50

Data

Trained on: real-square-d2-c00-teleop-baseline, real-square-d2-c01-dagger-baseline, real-square-d2-c02-dagger-baseline, real-square-d2-c03-dagger-baseline.

Validation-only datasets: real-square-d2-c00-teleop-validation.

Referenced by the metadata of: real-square-d2-c04-dagger-baseline, real-square-d2-c04-dagger-mixed, real-square-d2-r03-eval, real-square-d2-r03-eval-b01-baseline-dp-policy-rollouts.

Provenance

SHA-256 of every file is recorded in release.json. .pt files are PyTorch pickles; load them only in a trusted environment. The run configs are in the Mulligan code repository; the recipes there retrain each checkpoint. License: mit.

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
f5eca43

0 моделей