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Ctrl-World
Ctrl-World
yjguo 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet)，训练数据包含 cadene/droid_1.0.1。
模型yjguoCtrl-World
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
Ctrl-World
yjguo 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet)，训练数据包含 cadene/droid_1.0.1。
概述
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
Ctrl-World 是一个面向机器人操作的可控生成式世界模型，采用动作条件建模，兼容现代 VLA 策略。它支持将策略放在闭环中完全在想象环境里 rollout，可用于评估和改进 VLA 的指令跟随能力。
该仓库提供的 Ctrl-World 检查点训练自开源 DROID 数据集，数据规模约 95k 条轨迹、564 个场景。DROID 平台由 Franka Panda 机械臂、Robotiq 夹爪以及三路相机组成，其中包括两个随机放置的第三视角相机和一个腕部相机。
项目指出详细使用方式需参考官方 Ctrl-World GitHub 仓库。模型开发基于开源视频基础模型 Stable-Video-Diffusion，仓库中使用的 VLA 模型来自 openpi。
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
- 80M
- 网络架构
- Diffusion Policy (CNN / Transformer UNet)
- 动作空间表示
- 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory)
- 支持数据格式
- SafeTensors
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
mit
权重许可证
mit
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 yjguo/Ctrl-World --local-dir ./checkpoints/yjguo-ctrl-world
# 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=yjguo/Ctrl-World预训练与微调基准数据集：cadene/droid_1.0.1
关联机型
模型卡或论文声明在这些机器人上训练、微调或部署过；口径是作者声明，不是第三方复现。
没有已核实的适配记录。
同家族模型
同一家族里的热门模型。
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本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face yjguo/Ctrl-World访问 2026-10-21