最近把WAM-Trainer这个世界动作模型训练平台完整跑了一遍从5.18亿帧第一视角数据的清洗对齐到IDM逆动力学和FDM前动力学的模块化训练再到8×A100上用DeepSpeed ZeRO-2跑通最后WebSocket策略服务器把推理延迟压到150ms。LIBERO跑到99.3%这里把工程上几个关键模块的代码和配置记录下来方便做具身智能方向的同学参考。整个项目解决的核心问题是真机机器人数据太贵怎么用世界模型生成想象视频来扩充训练数据。思路是视频生成模型先生成未来帧IDM从想象帧反推动作FDM做前向一致性验证Qwen3-VL负责语言指令理解。下面按模块拆代码。数据集适配器基类我们接了12个数据集每个数据集的观测空间、动作空间、相机配置都不一样所以先抽了一个基类所有数据集适配器继承它统一输出到80维动作空间classBaseDatasetAdapter:所有机器人数据集的统一适配器基类def__init__(self,dataset_name,action_dim80):self.dataset_namedataset_name self.action_dimaction_dim# 统一80维动作空间self.obs_keys[]self.action_scale1.0defload_episode(self,episode_path):加载单个episode返回统一格式的trajectoryraw_dataself._load_raw(episode_path)framesself._extract_frames(raw_data)# B,T,3,H,Wactionsself._align_actions(raw_data)# B,T,action_dimlangself._parse_language(raw_data)# strframes,actionsself._sync_timestamp(frames,actions)return{frames:frames,actions:actions,lang:lang}def_align_actions(self,raw_actions):将不同本体的动作映射到80维统一空间缺失补零T,orig_dimraw_actions.shape alignednp.zeros((T,self.action_dim),dtypenp.float32)copy_dimmin(orig_dim,self.action_dim)aligned[:,:copy_dim]raw_actions[:,:copy_dim]*self.action_scalereturnaligneddef_sync_timestamp(self,frames,actions,fps_video30,hz_action10):视频fps和动作hz不一致时做时间戳重采样ratiofps_video/hz_action action_resamplednp.interp(np.arange(len(frames))/ratio,np.arange(len(actions)),actions[:,0])returnframes,action_resampled这里踩过最大的坑是时间戳对齐。Open X-Embodiment里不同子数据集的视频帧率和动作频率都不一样不对齐直接训模型学到的动作和画面就是错位的。上面_sync_timestamp用线性插值把动作重采样到视频帧率一开始没做这步LIBERO只有82%左右。IDM逆动力学模型结构IDM吃进去当前帧和未来想象帧输出中间的动作序列。结构上用一个双流编码器分别编码两帧然后在token维度交叉注意力最后接动作头输出未来16步的80维动作importtorchimporttorch.nnasnnclassInverseDynamicsModule(nn.Module):IDM逆动力学给定当前帧和未来帧反推动作def__init__(self,frame_encoder,action_dim80,chunk_size16,hidden1024):super().__init__()self.frame_encoderframe_encoder# 视频帧编码器来自Wan2.2主干self.cross_attnnn.MultiheadAttention(hidden,num_heads8,batch_firstTrue)self.action_headnn.Sequential(nn.Linear(hidden,hidden),nn.ReLU(),nn.Linear(hidden,chunk_size*action_dim))self.chunk_sizechunk_size self.action_dimaction_dim self.smooth_weight0.1# 时序平滑loss权重defforward(self,frame_curr,frame_future,lang_embedNone):tok_currself.frame_encoder(frame_curr)# B, N, Dtok_futureself.frame_encoder(frame_future)# B, N, Dfused,_self.cross_attn(tok_future,tok_curr,tok_curr)pooledfused.mean(dim1)# B, Diflang_embedisnotNone:pooledpooledlang_embed action_chunkself.action_head(pooled)# B, chunk*dimreturnaction_chunk.view(-1,self.chunk_size,self.action_dim)defaction_smooth_loss(self,action_chunk):相邻步动作变化的平滑约束diffaction_chunk[:,1:,:]-action_chunk[:,:-1,:]returndiff.pow(2).mean()一开始只加了MSE回归loss动作预测出来老是抖。加上action_smooth_loss之后相邻步动作变化被约束住连续操作任务成功率涨了8个点。这个平滑loss的权重0.1是调了好几组消融定的太大了动作僵硬太小了没效果。DeepSpeed ZeRO-2 训练配置8×A100训练视频模型参数量大用ZeRO-2切优化器状态。完整的ds_config.json如下{train_micro_batch_size_per_gpu:2,gradient_accumulation_steps:4,gradient_clipping:1.0,zero_optimization:{stage:2,offload_optimizer:{device:none,pin_memory:true},allgather_partitions:true,allgather_bucket_size:2e8,overlap_comm:true,reduce_scatter:true,reduce_bucket_size:2e8,contiguous_gradients:true},fp16:{enabled:true,loss_scale:0,loss_scale_window:1000,initial_scale_power:16,hysteresis:2,min_loss_scale:1},activation_checkpointing:{partition_activations:true,cpu_checkpointing:true},wall_clock_breakdown:false}一开始用ZeRO-3直接OOM因为视频模型的参数也要切分到各卡通信量太大。换成ZeRO-2之后优化器状态切分、参数保留在本地通信量降了一截。micro batch size一开始设4跑到一半报CUDA out of memory. Tried to allocate 2.37 GiB降到2加gradient checkpointing才稳住。训练循环Dual范式的训练循环先冻住视频生成模型只训IDM和FDMdeftrain_step(batch,idm,fdm,optimizer,engine):framesbatch[frames].cuda()# B, T, 3, H, Wactionsbatch[actions].cuda()# B, T, 80lang_embedbatch[lang_embed].cuda()frame_currframes[:,0]# B, 3, H, Wframe_futureframes[:,-1]# IDM预测动作pred_actionsidm(frame_curr,frame_future,lang_embed)# IDM loss MSE 时序平滑loss_msenn.functional.mse_loss(pred_actions,actions[:,:16])loss_smoothidm.action_smooth_loss(pred_actions)loss_idmloss_mse0.1*loss_smooth# FDM前向一致性用真实动作预测下一帧和真实帧对比pred_next_framefdm(frame_curr,actions[:,0])loss_fdmnn.functional.l1_loss(pred_next_frame,frames[:,1])total_lossloss_idm0.5*loss_fdm engine.backward(total_loss)engine.step()return{loss_idm:loss_idm.item(),loss_fdm:loss_fdm.item()}FDM的权重0.5是消融出来的太大了IDM被带偏太小了想象推演的一致性约束不够。Tri范式的话三个模块分别建optimizer这里就不展开了。WebSocket推理服务部署到真机上用WebSocket做策略服务器端到端延迟压到150msimportasyncioimportwebsocketsimporttorchimportjsonclassPolicyServer:def__init__(self,idm_model,video_model,port8765):self.idmidm_model.cuda().half().eval()self.videovideo_model.cuda().half().eval()self.portportasyncdefhandle(self,websocket):asyncformessageinwebsocket:datajson.loads(message)frameself._decode_frame(data[frame])# 30mswithtorch.no_grad():future_frameself.video.predict(frame,steps2)# 60mswithtorch.no_grad():actionself.idm(frame,future_frame,data[lang_embed])# 40msawaitwebsocket.send(json.dumps({action:action.cpu().tolist()}))defrun(self):start_serverwebsockets.serve(self.handle,0.0.0.0,self.port)asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server)asyncio.get_event_loop().run_forever()延迟分解图像预处理30ms视频模型推理60ms从4步砍到2步半精度才压下来IDM推理40ms网络和序列化30ms合计约150ms。视频模型一开始要120ms是延迟大头砍未来预测步数和开fp16之后改善明显。整个项目跑下来最深的体会是世界动作模型这个方向论文里讲的是方法工程上全是脏活——时间戳对齐、动作空间映射、显存切分、延迟拆解每一个都是踩坑踩出来的。LIBERO 99.3%不是调一个参数调出来的是上面这些细节一个一个打磨的结果。后续把完整配置、数据处理脚本和评测记录都整理成了文档资料做这个方向的同学可以交流。
