lingbot_va_robotwin

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Transformer (robbyant/lingbot-va-posttrain-robotwin)，参数规模 5.1B。

模型 hugging-facelerobot-lingbot-va-robotwin

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

lingbot_va_robotwin

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Transformer (robbyant/lingbot-va-posttrain-robotwin)，参数规模 5.1B。

具身模型
端侧部署

策略模型研究5.1BHugging Face更新于 22 天前

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概述

这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。

LingBot-VA 是一个自回归 video-action 世界模型策略，构建在 Wan2.2 视频扩散栈之上。它把未来视频 latent 与机器人动作放在同一个自回归序列中交错预测，并将观测到的关键帧回馈到 KV cache，用于闭环世界建模。

该策略通过 LeRobot 训练并发布到 Hub。输入为 head_camera、left_camera、right_camera 三路 256×256 视觉观测，输出为 16 维 action。使用时可按 LeRobot 的 lingbot_va 指南安装、配置硬件、录制数据、训练或运行策略；运行时需将 robot.port 和相机名称/索引替换为本机配置，且相机名称需与训练时的观测键一致。许可证为 apache-2.0。

资料出处 Hugging Face lerobot/lingbot_va_robotwin

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: 5.1B
Hub 下载量: 505; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 3; 出处Hugging Face

网络架构: Transformer (robbyant/lingbot-va-posttrain-robotwin)
动作空间表示: 连续关节位置/末端位姿动作空间
支持数据格式: LeRobot

暂未公开或待收录：微调显存需求 · 闭环控制频率

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 lerobot/lingbot_va_robotwin --local-dir ./checkpoints/lerobot-lingbot-va-robotwin

# 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=lerobot/lingbot_va_robotwin