xvla-libero

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 X-VLA (Florence-2 + Action Transformer)，参数规模 880M，训练数据包含 HuggingFaceVLA/libero。

模型 hugging-facelerobot-xvla-libero

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

xvla-libero

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 X-VLA (Florence-2 + Action Transformer)，参数规模 880M，训练数据包含 HuggingFaceVLA/libero。

具身模型
端侧部署

VLA研究880MHugging Face更新于 9 个月前

品牌官网官方产品页

概述

这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。

X-VLA 是一个 Vision-Language-Action 基础模型，用软提示在统一的 Transformer 架构中处理跨具身、跨领域的机器人控制。该 LeRobot 版本为兼容性而遵循原始参考实现，检查点已在 LIBERO tasks 上训练和评估。

模型输入包括多视角图像、本体/状态信息，以及可选的语言指令；输出为连续动作，动作表示也是连续形式，训练目标为 flow matching。其定位是作为基础模型，用于在具体使用场景上继续微调。

使用上可按 LeRobot 安装文档配置环境，加载模型和数据集后调用 select_action 做推理；训练或微调时通常调用 forward(...) 得到 loss 并反传，也可使用 lerobot-train 运行完整训练流程。模型可在 LIBERO 仿真环境中评估。

资料出处 Hugging Face lerobot/xvla-libero

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: 880M
Hub 下载量: 4.2k; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 8; 出处Hugging Face

网络架构: X-VLA (Florence-2 + Action Transformer)
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/xvla-libero --local-dir ./checkpoints/lerobot-xvla-libero

# 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/xvla-libero

预训练与微调基准数据集：HuggingFaceVLA/libero