pusht-franka-diffusion-policy

HSM1 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet)，参数规模 89M。

模型HSM1pusht-franka-diffusion-policy

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

pusht-franka-diffusion-policy

HSM1 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet)，参数规模 89M。

具身模型
端侧部署

策略模型研究89M更新于 1 个月前

Hugging Face

概述

这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。

这是一个面向 Franka Panda 仿真 Push-T 任务的 LeRobot Diffusion Policy 模型，运行配置为 dp_image、checkpoint 050000。任务是在 MuJoCo 中让 Franka Panda 手持一根 stick，将 T 形块推到固定的 T 形目标上。

模型输入包括 observation.images.overhead、observation.images.wrist 和 observation.state，两路图像分辨率均为 96×96；输出为桌面坐标系下 stick-tip 的 [x, y] 指令，单位为米，频率为 10 Hz。训练数据来自仿真中的人类鼠标遥操作示教。

验证结果给出了 DDPM 采样器在 50 个 episode 上的表现：以“覆盖率至少 90% 且持续 0.5 秒”为成功标准，成功率为 82%。pusht_meta.json 保存训练数据的 fps、相机定义、图像分辨率和物理 XML；代码、仿真器和使用方式指向项目 GitHub 仓库中的下载与仿真 demo 脚本。

资料出处 Hugging Face HSM1/pusht-franka-diffusion-policy

关键参数与架构规格

参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。

参数量: 89M
闭环控制频率: 10Hz
Hub 下载量: 32; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 0; 出处Hugging Face

网络架构: Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet)
动作空间表示: 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory)
支持数据格式: LeRobot

暂未公开或待收录：微调显存需求

快速部署与许可说明

开源许可证、权重拉取命令、预训练数据集与关联文章。

代码许可证

Apache-2.0

权重许可证

Apache-2.0

权重下载与策略推理参考

# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download HSM1/pusht-franka-diffusion-policy --local-dir ./checkpoints/hsm1-pusht-franka-diffusion-policy

# 2. 使用 LeRobot / Transformers 加载策略开展真机或仿真闭环推理
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=HSM1/pusht-franka-diffusion-policy

关联机型

模型卡或论文声明在这些机器人上训练、微调或部署过；口径是作者声明，不是第三方复现。

机型关联记录 1

适配机型	实测说明与帧率表现	记录日期
Franka FR3	模型 pusht-franka-diffusion-policy（架构：Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet)，输出：连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory)）基于 Franka FR3 相关轨迹或任务环境训练/微调，可通过 Hugging Face 权重直接部署验证。	2026-09-27