如何快速上手Xiaomi-Robotics-0-LIBERO从环境搭建到生成第一个机器人动作的完整指南【免费下载链接】Xiaomi-Robotics-0-LIBERO项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0-LIBEROXiaomi-Robotics-0-LIBERO是小米推出的开源视觉语言动作VLA模型拥有47亿参数专为高性能机器人推理和实时执行设计。本文将带你快速掌握从环境搭建到生成第一个机器人动作的全过程让你轻松开启机器人开发之旅。一、认识Xiaomi-Robotics-0-LIBERO的核心优势Xiaomi-Robotics-0-LIBERO作为先进的VLA模型具备三大核心优势1.1 强大的泛化能力 该模型在大规模跨 embodiment 机器人轨迹和视觉语言数据上进行了预训练能够处理复杂的、未见过的任务适应不同场景下的机器人操作需求。1.2 实时执行能力 通过异步执行优化模型将推理延迟降至最低确保机器人动作的实时响应满足实际应用中的时效性要求。1.3 灵活部署特性 ️完全兼容Hugging Facetransformers生态系统并且针对消费级GPU进行了优化方便开发者在不同设备上进行部署和使用。二、环境搭建的快速步骤2.1 克隆项目仓库首先需要将项目仓库克隆到本地打开终端执行以下命令git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0-LIBERO2.2 安装依赖库Xiaomi-Robotics-0-LIBERO依赖于transformers等库虽然项目中未明确给出requirements.txt文件但根据示例代码可知主要依赖可通过以下命令安装核心依赖pip install torch transformers三、加载模型和处理器的简单方法3.1 导入必要模块在Python代码中首先导入所需的模块import torch from transformers import AutoModel, AutoProcessor3.2 加载模型和处理器使用AutoModel和AutoProcessor从本地加载模型和处理器代码如下model_path XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0-LIBERO model AutoModel.from_pretrained( model_path, trust_remote_codeTrue, attn_implementationflash_attention_2, dtypetorch.bfloat16 ).cuda().eval() processor AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_codeTrue, use_fastFalse)四、生成第一个机器人动作的完整流程4.1 构建提示语构造包含多视图输入的提示语示例如下language_instruction Pick up the red block. instruction ( f|im_start|user\n fThe following observations are captured from multiple views.\n f# Base View\n f|vision_start||image_pad||vision_end|\n f# Left-Wrist View\n f|vision_start||image_pad||vision_end|\n fGenerate robot actions for the task:\n f{language_instruction} /no_cot|im_end|\n f|im_start|assistant\n fcot/cot|im_end| )4.2 准备输入数据假设已加载image_base、image_wrist和proprio_state使用处理器准备输入inputs processor( text[instruction], images[image_base, image_wrist], # [PIL.Image, PIL.Image] videosNone, paddingTrue, return_tensorspt, ).to(model.device)4.3 添加状态和动作掩码为输入添加本体感受状态和动作掩码robot_type libero inputs[state] torch.from_numpy(proprio_state).to(model.device, model.dtype).view(1, 1, -1) inputs[action_mask] processor.get_action_mask(robot_type).to(model.device, model.dtype)4.4 生成并解码动作使用模型生成动作并进行解码with torch.no_grad(): outputs model(**inputs) action_chunk processor.decode_action(outputs.actions, robot_typerobot_type) print(fGenerated Action Chunk Shape: {action_chunk.shape})五、模型的应用场景与未来展望Xiaomi-Robotics-0-LIBERO凭借其强大的性能可广泛应用于各种机器人操作场景如家庭服务机器人、工业自动化等。未来随着模型的不断优化和迭代其在机器人领域的应用将更加深入和广泛。六、引用与致谢如果使用Xiaomi-Robotics-0-LIBERO进行研究或开发请引用以下文献misc{robotics2026xiaomi, title {Xiaomi-Robotics-0: An Open-Sourced Vision-Language-Action Model with Real-Time Execution}, author {Xiaomi Robotics}, howpublished{\url{https://xiaomi-robotics-0.github.io}}, year {2026}, note{Project Website} }感谢小米机器人团队开源如此优秀的模型为机器人开发领域带来了新的可能。【免费下载链接】Xiaomi-Robotics-0-LIBERO项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0-LIBERO创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考