Meta Motivo 使用教程

Meta Motivo 使用教程

metamotivo The first behavioral foundation model to control a virtual physics-based humanoid agent for a wide range of whole-body tasks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/metamotivo

1. 项目介绍

Meta Motivo 是一个基于 PyTorch 的开源项目，提供了 Meta, FAIR 研究的 PyTorch 实现和预训练模型。该项目主要研究零样本全身人形控制，通过行为基础模型实现虚拟物理基础的人形代理控制。项目的目标是实现一个能够在各种全身任务中控制虚拟人形代理的模型。

2. 项目快速启动

首先，您需要在您的环境中安装 Meta Motivo 项目。该项目可以通过 pip 进行安装：

pip install "metamotivo[huggingface,humenv] @ git+https://github.com/facebookresearch/metamotivo.git"

请注意，该项目需要 Python 3.10 或更高版本。可选依赖项包括 humenv["bench"] 和 huggingface_hub，这些用于测试/训练和从 HuggingFace 加载模型。

安装完成后，您可以按照以下步骤快速启动项目：

from metamotivo.fb_cpr.huggingface import FBcprModel

# 从 Hugging Face 下载预训练模型
model = FBcprModel.from_pretrained("facebook/metamotivo-S-1")

# 使用模型执行操作（以下代码为示例，具体使用方法请参考项目文档）
z = model.sample_z(1)  # 生成任务上下文向量
observation, _ = env.reset()  # 重置环境
for i in range(10):
    action = model.act(observation, z, mean=True)  # 获取动作
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action.cpu().numpy().ravel())  # 执行动作并获取环境反馈

3. 应用案例和最佳实践

Meta Motivo 可以用于控制虚拟人形代理进行各种全身任务。以下是一些应用案例和最佳实践：

• 任务控制：使用 Meta Motivo 模型，您可以控制虚拟人形代理执行特定的任务，如行走、跳跃等。
• 交互式测试：项目提供了交互式测试功能，允许您实时测试模型的效果。
• 模型训练：项目提供了完整的训练代码，您可以根据自己的需求进行模型的训练和优化。

4. 典型生态项目

Meta Motivo 是一个开源项目，它与其他开源项目一起构建了一个生态系统。以下是一些典型的生态项目：

• HumEnv：一个用于模拟和测试虚拟人形代理的环境。
• Hugging Face：一个提供预训练模型和模型训练工具的平台。

通过这些生态项目，研究人员和开发者可以更容易地使用和扩展 Meta Motivo 的功能。

metamotivo The first behavioral foundation model to control a virtual physics-based humanoid agent for a wide range of whole-body tasks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/metamotivo