# far-prism-data

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/amazon-far-far-prism-data
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-10-02 | 技术层级：L6

## 核心摘要

Amazon-FAR 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 n<1K。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L6"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/datasets/Amazon-FAR/far-prism-data"}] |
| `updated` | 2026-10-02 |
| `robots` | ["unitree-g1"] |
| `modalities` | ["视频", "图像", "状态观测"] |
| `annotation_levels` | ["动作轨迹", "状态观测"] |
| `formats` | ["Parquet"] |
| `license` | apache-2.0 |
| `collection` | sim |
| `hub_id` | Amazon-FAR/far-prism-data |
| `hub_stats` | {"downloads": 804, "likes": 2, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/Amazon-FAR/far-prism-data"] |

## 技术详解与生态说明

PRISM 数据集面向类人机器人 loco-manipulation。其流程从 4 个真实视频示范出发，用 video-to-video 模型把“人拿起箱子”的录像扩展为反事实视频，保持原始背景、光照和相机视角，并将交互对象替换为 box、bin、barrel 或 ball。生成结果再经过 3D 重建、动作重定向、仿真学习到真实世界迁移。

这些交互被重定向到 Unitree G1，并用于在仿真中训练；对应策略在真实机器人上从 onboard depth 运行，支持 joystick steering，并处理多种真实物体且不进行 real-world fine-tuning。仓库包含约 7,900 个小文件，建议下载 495 MB 的单一压缩包；仓库内视觉网格被简化到 50k faces。数据集以 Apache License 2.0 发布。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets Amazon-FAR/far-prism-data](https://huggingface.co/datasets/Amazon-FAR/far-prism-data)