FastWAM 是一个 World Action Model 策略：训练时保留视频世界模型建模，推理时直接预测动作。其视觉世界模型组件从 Wan2.2 video-diffusion stack 初始化，并使用 LeRobot 训练后发布到 Hub。模型输入包含两路 224×224 视觉观测和一个 8 维状态，输出为 7 维 action。

使用方式面向 LeRobot 工作流，可按 fastwam guide 或完整文档安装、配置硬件、记录数据并训练策略。运行时需要替换本机的 robot.port 以及相机名称或索引，且相机名称需与训练时的 observation key 匹配；使用 base 策略时脚本不会记录 episode，不设置 duration 会持续运行。许可证为 apache-2.0，目前未提供该策略的评测结果。