人工智能具身智能机器人微调深度学习【免费下载链接】EasyWAM-Unified-Wan22项目地址https://ai.gitcode.com/OpenMOSS/EasyWAM-Unified-Wan22点击查看免费下载EasyWAM-Unified-Wan22是基于 Wan2.2-TI2V-5B 构建的统一世界动作模型World Action Model用单一 Video DiT 同时表示并去噪视频与动作 token。本文基于项目官方评测协议带你搞懂LIBERO 四大任务套件成功率与LIBERO-Plus 鲁棒性分数到底代表什么如何快速判断一个模型真实水平。 一分钟认识 EasyWAM-Unified-Wan22 与它的评测资产这个仓库发布的是训练好的检查点文件全部围绕 LIBERO 机器人操作基准展开文件作用libero_unified_wan22.pt全参数检查点四大套件平均成功率 98.6%libero_unified_wan22_lora_128.ptLoRA 检查点rank 128 / alpha 128轻量微调版本libero_dataset_stats.json数据集归一化统计1712 条 episode、277713 个 transitionstate 8 维、action 7 维README.md官方成绩表与评测协议说明 关键点LoRA 检查点不包含Wan2.2 完整主干权重评测前需先下载 backbone 并按 README.md 配置路径否则无法加载。 LIBERO 四大任务套件成功率该看哪几个数字LIBERO 是机器人操作领域的标准基准评测协议为四个套件全部跑完每个任务重复 50 次试验成功率越高越好。四个套件各考一种能力套件考察重点通俗理解Spatial空间关系物体换个位置机器人还能不能找到它Object物体识别换成长得差不多的物体会不会认错Goal目标指令只说把东西弄好这种模糊目标能不能理解意图LIBERO-10综合技能10 种技能的长任务组合最接近真实操作全参数模型官方成绩Full-Parameter模型SpatialObjectGoalLIBERO-10Avg. EasyWAM-Unified98.498.899.298.098.6EasyWAM-MoT97.099.296.694.096.7EasyWAM-MoT-Joint98.298.097.696.897.7EasyWAM-MoT-IDM99.099.298.897.498.6EasyWAM-Hidden99.2100.097.898.298.8读表技巧先看 Avg.EasyWAM-Unified 全参数版平均 98.6%在相同 Wan2.2 主干的模型中处于第一梯队再看短板它的 Spatial98.4是四列中最弱的一项说明空间定位仍有提升空间LIBERO-10 最能区分模型综合长任务最容易暴露短板各模型分差94.0 ~ 98.0明显大于单项任务。 LoRA 版本评测同一架构为何 LIBERO-10 掉了 30 多分LoRARank 128版本只训练少量参数成绩与全参数版差距很大模型SpatialObjectGoalLIBERO-10Avg. EasyWAM-Unified (LoRA)91.298.891.866.287.0EasyWAM-MoT96.899.697.490.095.9EasyWAM-Hidden98.099.889.486.693.5如何解读单项能力保持良好Object 98.8但LIBERO-10 仅 66.2比全参数版98.0暴跌 31.8 分——说明该架构下 LoRA 难以承载综合长任务的技能组合结论如果目标是高成功率落地优先选全参数检查点LoRA 版本更适合研究该架构下低秩微调的能力边界。️ LIBERO-Plus 鲁棒性分数7 个维度怎么看LIBERO-Plus 在标准任务上叠加扰动来测试模型的抗干扰能力分数代表扰动下的成功率仅报告全参数检查点模型BackgroundCameraLanguageLayoutLightNoiseRobotAvg. EasyWAM-Unified72.354.893.783.497.072.083.479.0EasyWAM-MoT64.545.571.480.194.778.571.571.7EasyWAM-MoT-Joint60.947.389.780.592.468.975.973.3EasyWAM-MoT-IDM62.252.094.182.093.267.878.075.3EasyWAM-Hidden59.357.093.284.395.070.883.777.6各维度通俗解释与读法维度扰动内容分数含义Background (72.3)更换桌面/背景中等换背景后成功率降约 25 个百分点Camera (54.8)改变相机视角全场最低视角变化是当前最大弱点Language (93.7)改写语言指令很高说明指令理解不依赖固定措辞Layout (83.4)重排物体布局良好空间重排适应能力强Light (97.0)改变光照几乎无损光照鲁棒性优秀Noise (72.0)图像噪声中等偏弱Robot (83.4)更换机器人本体良好策略具备跨本体迁移性三步读懂鲁棒性看 Avg.79.0在相同主干对比模型中最高第二名 77.6找最低列Camera 54.8 是所有模型共同的短板对比组也只在 45.5 ~ 57.0 徘徊属于基准共性难点而非该模型独有缺陷对比标准成绩标准套件 98.6% → 扰动后 79.0%下降幅度本身就能量化离真实部署还有多远。 复现评测官方命令与配置要点评测使用 EasyWAM 代码库安装与依赖准备请参考项目文档中的 Wan2.2 backbone 指南与 LIBERO 评测指南。核心命令如下# 全参数检查点 python experiments/libero/run_libero_manager.py \ tasklibero_easywam_unified_wan22 \ ckpt./checkpoints/libero_unified_wan22.pt \ EVALUATION.dataset_stats_path./checkpoints/libero_dataset_stats.json # LoRA 检查点必须使用对应的 _lora 任务配方 python experiments/libero/run_libero_manager.py \ tasklibero_easywam_unified_wan22_lora \ ckpt./checkpoints/libero_unified_wan22_lora_128.pt \ EVALUATION.dataset_stats_path./checkpoints/libero_dataset_stats.json配置要点速记✅ 默认协议即四大套件 × 每任务 50 次试验无需额外参数✅state_position: sequence是本检查点的状态 token 放置方式换任务名如去掉_lora后缀会导致加载失败✅ 多卡加速追加MULTIRUN.num_gpusgpu数量即可分布式评测。 总结30 秒建立正确认知问题答案看综合能力看什么LIBERO 四套件 Avg.全参数98.6%LoRA87.0%看任务组合能力看什么LIBERO-10 单项全参数 98.0% vs LoRA 66.2%差距最真实看抗干扰能力看什么LIBERO-Plus Avg.79.0强项 Light(97.0)/Language(93.7)弱项 Camera(54.8)落地选哪个检查点全参数 libero_unified_wan22.pt一句话LIBERO 成功率回答做得好不好LIBERO-Plus 分数回答换个环境还做不做得好——两者结合才是对 EasyWAM-Unified-Wan22 的完整评价。赞分享人工智能具身智能机器人微调深度学习【免费下载链接】EasyWAM-Unified-Wan22项目地址https://ai.gitcode.com/OpenMOSS/EasyWAM-Unified-Wan22点击查看免费下载相关推荐EasyWAM-MoT-Wan22-LoRA-128鲁棒性有多强LIBERO-Plus七大维度评测深度剖析EasyWAM MoT Wan22 LoRA 128鲁棒性有多强LIBERO Plus七大维度评测深度剖析 EasyWAM MoT Wan22 LoRA 12Switch 19.0.1 升级教程十分钟完成 Atmosphere 1.8.0 固件完整适配Switch 19.0.1 升级教程十分钟完成 Atmosphere 1.8.0 固件完整适配 Atmosphère 1.8.0 固件已完成 19.0.1 适固件嵌入式操作系统系统编程如何看懂 EasyWAM-Unified-Cosmos25 的 LIBERO 基准四大子任务完整数据解读如何看懂 EasyWAM Unified Cosmos25 的 LIBERO 基准四大子任务完整数据解读 如果你正在关注 EasyWAM Unified Co上一篇如何给Android列表加上“滑动删除”超能力RecyclerViewUndoSwipe滑删撤销演示项目完整入门下一篇如何批量获取带时间轴的LRC和SRT歌词文件163MusicLyrics 完整使用指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
