Poseless-3B 是面向机器人手控制的视觉到关节角模型，来自 “PoseLess: Depth-Free Vision-to-Joint Control via Direct Image Mapping with VLM”。它绕过显式位姿估计，将单目 2D 图像直接映射为关节角，输出为以弧度表示的关节角 XML，目标是减少两阶段流程中的误差传播，并处理深度歧义与数据稀缺问题。

模型架构基于 Qwen 2.5 3B Instruct，并针对手部位姿估计进行微调。训练数据为 homebrewltd/robot-hand-poses-train，评估数据为 homebrewltd/robotic-hand-poses-eval；训练样本由随机关节配置生成，并对光照、纹理等视觉特征做域随机化，不依赖人工标注数据。

实验描述表明，该方法在关节角预测精度上具有竞争力，可在无深度输入的情况下进行控制，并展示了从机器人手到人手的跨形态泛化：模型仅用机器人手数据训练，却能模仿人手运动。许可为 Apache-2.0。