RoboticsDiffusionTransformer项目使用和启动教程

#RoboticsDiffusionTransformer项目使用和启动教程

【免费下载链接】RoboticsDiffusionTransformer RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoboticsDiffusionTransformer

1. 项目介绍

RoboticsDiffusionTransformer（RDT）是一个开源项目，旨在通过扩散Transformer模型实现双臂操作机器人的模仿学习。该项目由清华大学机器学习团队开发，包含了预训练的模型和相应的训练、部署脚本。RDT模型可以在接收到语言指令和RGB图像输入时，预测机器人接下来的动作。该项目已实现业界领先的双臂操作性能，并具有出色的泛化能力。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，需要克隆项目仓库并创建一个Conda环境：

git clone git@github.com:thu-ml/RoboticsDiffusionTransformer.git
cd RoboticsDiffusionTransformer
conda create -n rdt python=3.10.0
conda activate rdt

安装依赖

在Conda环境中，安装PyTorch和其他依赖项：

pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install packaging==24.0
pip install flash-attn --no-build-isolation
pip install -r requirements.txt

下载编码器

从提供的链接下载t5-v1_1-xxl和siglip编码器，并将它们链接到项目目录：

mkdir -p google
ln -s /path/to/t5-v1_1-xxl google/t5-v1_1-xxl
ln -s /path/to/siglip-so400m-patch14-384 google/siglip-so400m-patch14-384

运行示例

以下是一个简单的示例，展示如何在真实机器人上部署RDT模型：

# 假设已经准备好了数据和模型
python main.py --config_path path/to/config/file --model_path path/to/model/checkpoint

请根据实际情况修改--config_path和--model_path参数。

3. 应用案例和最佳实践

模型微调

如果需要针对自己的数据集微调RDT模型，可以按照以下步骤操作：

1. 准备数据集并将其链接到项目目录。
2. 实现数据加载器，将数据集加载为HDF5格式。
3. 在配置文件中指定数据集和相应的参数。
4. 使用提供的训练脚本进行微调。

模型部署

部署到真实机器人时，需要确保机器人动作向量与模型预期格式一致。此外，可能需要根据实际硬件调整模型的输入和输出处理。

4. 典型生态项目

目前，RDT模型已经在多个机器人和仿真环境中得到应用。以下是一些典型的生态项目：

• ALOHA双臂机器人
• Maniskill仿真环境

这些项目的成功应用展示了RDT模型的泛化能力和实用性。通过项目社区的不断贡献，RDT模型的生态将不断扩展和优化。

【免费下载链接】RoboticsDiffusionTransformer RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoboticsDiffusionTransformer