外观
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数据集Amazon-FARfar-prism-data
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
far-prism-data
Amazon-FAR 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 n<1K。
概述
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
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。
关键规格与模态
数据规模、传感器模态、标注层级、存储格式及 Hugging Face Hub 下载热度。
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- apache-2.0
- 传感器模态
- 视频图像状态观测
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- Parquet
暂未公开或待收录：总时长 · 演示轨迹数 (Episodes)
数据下载与加载代码
通过 Hugging Face CLI 或 LeRobot Dataset API 直接读取帧序列与动作标签。
# 使用 Hugging Face CLI 下载数据集
huggingface-cli download Amazon-FAR/far-prism-data --repo-type dataset --local-dir ./data/amazon-far-far-prism-data
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("Amazon-FAR/far-prism-data")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")关联采集机型与策略模型
采集或适配该数据集的机器人本体，以及可在其上训练/评估的 VLA 与控制策略模型。
采集与适用机型 1
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face datasets Amazon-FAR/far-prism-data访问 2026-10-21