外观
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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。
NitroGen Dataset 包含公开可用游戏视频的动作标注，使用内部模型为每个视频帧标注 gamepad actions。它面向从视频到动作的行为克隆策略训练，以及从动作到视频的世界模型训练；数据集仅包含 gamepad 动作标签，用于研究和开发。
标注按视频切分为 20 秒 chunk，每个 chunk 包含 actions_raw.parquet 和 metadata.json，并可选包含经过质量过滤与重映射的 actions_processed.parquet。动作表按帧存储标准手柄状态，包括 17 个布尔按钮列，以及左右摇杆的 x,y 坐标，取值范围为 [-1,1]。数据格式为表格 parquet，标注视频约 30k、总标注帧数约 15B；复现 NitroGen 论文结果需要额外过滤，例如 IDLE frame filtering。许可为 CC BY-NC 4.0。
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
- 遥操作
- 开源协议
- cc-by-nc-4.0
- 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 nvidia/NitroGen --repo-type dataset --local-dir ./data/nvidia-nitrogen
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("nvidia/NitroGen")
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。
尚未收录关联机型或引用它的模型。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face datasets nvidia/NitroGen访问 2026-10-27