开源项目安装与配置指南：LAPA

开源项目安装与配置指南：LAPA

LAPA [ICLR 2025] LAPA: Latent Action Pretraining from Videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LAPA

1. 项目基础介绍

LAPA（Latent Action Pretraining from Videos）是一个旨在通过视频进行潜在动作预训练的开源项目。该项目提出了一个无需真实机器人动作标签的无监督视觉-语言-动作（VLA）模型预训练方法，并在性能上超过了一些使用真实动作标签训练的最先进VLA模型。LAPA通过预训练提高了30倍以上的效率。该项目的主要编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 视觉-语言-动作模型：LAPA模型结合了视觉、语言和动作的预训练，能够在没有真实动作标签的情况下进行学习。
• 潜在动作量化：使用量化技术将动作表示为潜在的向量，以便于后续的处理和学习。
• 深度学习框架：主要使用基于PyTorch的深度学习框架进行模型的开发与训练。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.10
• Git
• Conda（推荐）或Python的包管理器pip

安装步骤

步骤1：创建虚拟环境

打开命令行界面，创建一个新的虚拟环境：

conda create -n lapa python=3.10 -y

或者，如果您使用pip：

python -m venv lapa
source lapa/bin/activate  # 在Windows系统中使用 lapa\Scripts\activate

步骤2：克隆项目仓库

在虚拟环境中，使用Git克隆项目仓库：

git clone https://github.com/LatentActionPretraining/LAPA.git

步骤3：安装依赖

使用以下命令安装项目所需的依赖：

pip install -r LAPA/requirements.txt

步骤4：准备数据

根据项目的需求，您可能需要下载数据集并准备好相关的数据文件。请按照项目README中的指示操作。

步骤5：运行示例代码

进入项目目录，运行示例代码以验证安装是否成功：

cd LAPA
python -m latent_pretraining/inference

请根据项目README中的具体说明进行更多配置和操作。

以上步骤为LAPA项目的安装和基础配置指南，按照这些步骤操作后，您应该能够成功运行项目并开始探索其功能。

LAPA [ICLR 2025] LAPA: Latent Action Pretraining from Videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LAPA