WALL-OSS Flow
采用 Qwen2.5-VL 骨干网络和流匹配动作的 WALL-OSS 检查点。
用于 WALL-OSS flow-matching policies 的研究、评测和机器人特定训练。
开放情况
- 代码
- 公开获取
- 模型文件
- 公开获取
训练 / 微调代码
- 获取方式
- 公开获取
核验日期 · 2026-10-30
- 代码许可证
- Apache-2.0
模型文件
| 文件 | 获取方式 |
|---|---|
| x-square-robot/wall-oss-flow | 获取方式 |
发布信息
上手所需
- 运行环境与依赖框架
- LeRobot / PyTorchNVIDIA GPU · bfloat16
- 微调要求
- LeRobot 适配实现：按所附策略文档配置环境和训练；不表示兼容所有原始项目权重。
规格速览
- 模型类型
- 视觉语言动作模型
- 骨干网络
- Qwen2.5-VL with flow-matching action head
- 权重参数量
- 4.224 B
- 输入
- 语言指令 / RGB 相机图像 / 机器人状态 / 本体感觉
- 输出
- 连续机器人动作块
技术细节
连续机器人动作块
语言
英语
功能方向
动作策略与控制
管线任务
机器人控制
模型卡
相关论文：[Igniting VLMs toward the Embodied Space](https://arxiv.org/abs/2509.11766)，arXiv:2509.11766，2025-09-15 提交。论文首页日期为 2025-09-08。 论文单位：X Square Robot。通讯作者：Hao Wang。项目负责人：Lucy Liang。 署名首位为 Andy Zhai。完整作者名单按名字字母顺序排列；原文未声明排序规则，不据此推断贡献排名。 论文提出 WALL-OSS，将视觉语言理解、指令推理、子任务分解和动作生成结合，用于机器人操作研究。该论文属于 WALL-OSS 系列，不是后续 WALL-OSS-0.5 论文。
使用前须知: 需要针对任务和机器人形态准备数据、配置并完成验证；公开示例和仿真结果不能证明实体机器人上的安全运行。 权重或代码可获取，不代表机器人可以即插即用。请按来源文档核对配置、数据与接口要求。
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