/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
28 сен 2026

real-square-d2-r05-baseline-dp

Языковая модельИзображение, текст → action

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

106скачиваний 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

Модель real-square-d2-r05-baseline-dp разработана в рамках проекта Mulligan. Это актор на основе Diffusion Policy, сохранённый в формате чекпойнта LeRobot и обученный для задачи real-square-d2 на данных телеоперации и DAgger. В README приведены оценки: 31 успешное выполнение из 50 на наборе real-square-d2-r05-eval и 28 из 50 на real-square-d2-r05-screen.

Модель предназначена для управления роботом в сценарии real-square-d2. Конфигурация содержит параметры обрезки изображения с камер, целевое действие и систему координат. Для загрузки требуется код обучения Mulligan: стандартный DiffusionConfig из LeRobot не принимает дополнительные поля конфигурации этой модели. Файлы весов сохранены в safetensors; лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • управление роботом в задаче real-square-d2
  • выполнение действий, изученных по данным телеоперации
  • управление роботом по политике, обученной с DAgger
  • оценка роботизированной политики на наборах real-square-d2

Ограничения

Для загрузки нужны код обучения Mulligan и совместимый обработчик конфигурации: стандартный DiffusionConfig из LeRobot не поддерживает дополнительные поля этой модели. В приведённых оценках достигнуто 31/50 и 28/50 успешных выполнений на двух наборах.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

real-square-d2-r05-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 roundR5
Armbaseline-dp
Training step100000

Checkpoints

FolderTraining run config
(root)release/run-configs/real-square-d2-r05-baseline-dp.json

Evaluations

DatasetSessionPolicyActorCriticNSuccesses
real-square-d2-r05-evalb01baseline_r05_dpreal-square-d2-r05-baseline-dp—131/50
real-square-d2-r05-screenb02baseline_r05_dpreal-square-d2-r05-baseline-dp—128/50

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, real-square-d2-c04-dagger-baseline, real-square-d2-c05-dagger-baseline.

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

Referenced by the metadata of: real-square-d2-r05-eval, real-square-d2-r05-screen.

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
1ba7247

0 моделей