# diffusion_sweep_eepose_rgbd_v1

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/fransece-diffusion-sweep-eepose-rgbd-v1
> 所属分类：models | 最近核验日期：2026-07-13 | 技术层级：L7, L8

## 核心摘要

Fransece 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet)，参数规模 268M，训练数据包含 Fransece/franka_sweep_eepose_20_depth3ch。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7", "L8"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/Fransece/diffusion_sweep_eepose_rgbd_v1"}] |
| `updated` | 2026-07-13 |
| `family` | policy |
| `params` | 268M |
| `architecture` | Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet) |
| `action_representation` | 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory) |
| `code_license` | apache-2.0 |
| `weights_license` | apache-2.0 |
| `data_formats` | ["LeRobot"] |
| `pretraining_data` | ["Fransece/franka_sweep_eepose_20_depth3ch"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | Fransece/diffusion_sweep_eepose_rgbd_v1 |
| `hub_stats` | {"downloads": 29, "likes": 0, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/Fransece/diffusion_sweep_eepose_rgbd_v1"] |

## 技术详解与生态说明

这是一个用于视觉运动控制的 Diffusion Policy 模型，将控制策略表述为生成式扩散过程，输出平滑的多步动作轨迹，面向接触丰富的操作任务。该策略已使用 LeRobot 训练并推送到 Hub。

使用上可按 LeRobot 的训练流程从头训练，训练检查点会写入 `outputs/train/ /checkpoints/`。评估或推理时，需要将数据集仓库名前缀设为 `eval_`，并通过 `--policy.path` 指向本地或 Hub 上的检查点；许可证为 apache-2.0。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face Fransece/diffusion_sweep_eepose_rgbd_v1](https://huggingface.co/Fransece/diffusion_sweep_eepose_rgbd_v1)