DreamZero-SO101 是面向 SO-101 机械臂的 World Action Model LoRA，基于 DreamZero（Wan2.1-I2V-14B 加 joint action heads）微调。输入单个相机观测和自然语言任务后，可联合预测 24 步未来 6-DOF 关节动作，以及 33 帧未来 RGB 视频；动作与视频通过 flow matching 在一次前向中去噪，表示同一段想象 rollout。

模型使用 Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-480P 作为 base model，骨干为 14B 参数 DiT，并加入 causal Wan 与 flow-matching action transformer。训练采用 rank-4 LoRA，在 whosricky/so101-megamix-v1 上训练，数据包含 400 episodes、8 个任务和 3 个相机；训练 72,000 steps，约 127 小时。

用途包括机器人世界模型研究、SO-101 操作策略进一步微调、离线 rollout 可视化。限制包括仅在 SO-101 数据上训练，不应期待迁移到其他机械臂；输出是关节位置轨迹而非力矩；视频为约 1 秒的 33 帧片段；更高分辨率需要重新训练。许可为 Apache 2.0。