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RoboSPA 用 280 個難度變體幫你壓力測試

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RoboSPA 是浙江大學團隊針對 Vision-Language-Action 模型推出的診斷式基準，透過逐步拉高空間歧義與程序步數，揭開現有機器人策略在精準定位與長程規劃上的短板。

Repository image for fanzhenxuan/RoboSPA

當 VLA（Vision-Language-Action）模型在乾淨、短任務的環境中跑出不錯的成功率，要怎樣才知道它是真正「理解」指令，還是只是剛好蒙對？RoboSPA 給出的答案是：把場景弄得更亂、把步驟拉得更長，然後看模型從第幾關開始崩潰。這是一個基準與數據集項目，建基於 RoboTwin 2.0 模擬框架（SAPIEN + CuRobo），由浙江大學主導，已獲 EMNLP 2026 收錄。

它把 56 個基礎任務各衍生出五個難度級別（L1–L5），共 280 個變體，覆蓋五種機械臂實體（Franka、Piper、UR5、Aloha-AgileX、ARX-X5），總計 527K 條軌跡、約 108M 步數、997 小時互動影片。Spatial 維度持續加入外觀相近的候選物，Procedural 維度則逐步疊加子目標、執行順序、重複次數與記憶需求。

與只看最終二元成敗的傳統做法相比，RoboSPA 額外提供兩個診斷指標：空間任務用 ONTA（Object-Normalized Target Accuracy） 衡量模型能否在「看起來都像」的物件中選對目標，並以 chance-corrected 方式扣掉隨機命中；程序任務則用 Progress Score（PS） 計算實際完成的子目標比例，反映模型在中途卡住或跳步的真實狀況。

適合機器人實驗室、VLA 模型開發者，以及需要評估策略可擴展性的團隊。支援自帶策略接入，數據與代碼均已公開。研究端在多個代表性 VLA 模型上的結果顯示，空間關係、低階精細動作與長程記憶仍然是明顯瓶頸。

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Marigold V2：把擴散 Transformer 改成一步深度估計模型

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只要一張普通 RGB 相片，就即時輸出高質素深度圖，連毛髮和髮絲等幼節都保留到。Marigold V2 把預訓練擴散 Transformer 改造為單步密集預測模型的開源項目，一張消費級 GPU 一星期內就能完成微調。

Project website

過去做單目深度估計，要麼靠傳統監督學習，要麼用擴散模型疊好多步去噪，兩者都唔易兼顧細節同效率。華為 Bayer Lab 開源 Marigold V2 走第三條路：直接把預訓練嘅擴散 Transformer（DiT）當成單步密集預測器，重新微調之後輸出深度、透視深度、法線、反照率等多種密集模態，毋須反覆去噪。對從業人員嚟講，呢個改動意味住一張普通 RGB 相可以即時變成帶細節嘅深度圖，毋須等幾秒去疊步驟，毛髮邊緣同髮絲呢類幼節都保留得到，貼近 SOTA 水準。

模型家族同訓練成本：每個 checkpoint 包含一組 rank-128 LoRA 適配器，配合 4-bit 量化嘅 DiT 主體，個別任務仲會附帶微調過嘅 VAE 解碼器。底層凍結嘅基礎模型會另外下載。整個微調流程用單張消費級 GPU 少於一星期就完成到，對個人開發者同細型實驗室都係可觸及嘅範圍。

程式碼結構清晰，方便二次開發：倉庫用 manifest graph 加 transform list 嘅方式定義數據集，網絡組件同損失函數都係讀寫 batch dict 嘅有序步驟，數據集定義、網絡圖、損失圖、優化排程四個層次分得幾開。對想擴展到新任務嘅人嚟講，只要跟住呢個結構加步驟就得，唔使由零砌起。

對比傳統多步擴散深度估計，Marigold V2 犧牲咗迭代式去噪嘅靈活性，但換嚟一步推理嘅速度同細節還原度；對比純監督方法，佢借用咗擴散模型對紋理同邊界嘅先天理解力，再加 LoRA 保持輕量。同一批權重仲可以用喺 metric depth completion 等下游任務，一個模型覆蓋多個密集預測場景。

**適合做 AR/VR、3D 重建、影像合成嘅中小團隊，或者想低成本試驗新密集預測任務嘅研究者，都會覺得呢個 setup 幾啱手。HuggingFace 上有對應嘅 demo 空間可以直接試，權重同訓練推理碼都已開源。

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OpenWAM-α 把世界模型與動作模型拆開重組

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來自XPolicyLab等團隊的開源研究棧OpenWAM，把世界–動作模型（World-Action Models）拆解成可替換模組，並以約6,400小時第一人稱與機器人資料訓練出OpenWAM-α，在八個模擬基準與真機實驗均取得頂尖表現。

OpenWAM

如果你是做機器人策略或世界模型研究，大概都有過這種經驗：想換一個視覺編碼器、想試不同動作頭的耦合方式，結果整個訓練流程都要重寫，因為生成骨幹、視覺表示、架構、推論步驟和訓練資料全綁在一起。OpenWAM正是針對這種「綁死」的痛點而來。它是一個開源研究棧，把世界–動作模型（World-Action Models，簡稱WAMs）的設計空間拆成可組合模組，並用統一介面串接訓練、推論、部署與評估。

這個項目分成三層。OpenWAM-Infra提供模組化基礎設施，讓研究者可以像堆積木一樣替換模型、表示、訓練與評估設定；OpenWAM-Study則透過控制變量實驗，回答三個核心問題：應該從什麼預訓練骨幹繼承知識、世界學習與動作學習如何耦合、以及兩者如何隨規模擴展。基於這些結論，作者訓練出OpenWAM-α，一個以約6,400小時（5.185億幀）第一人稱人類與機器人資料預訓練的開放模型，並在涵蓋單臂、雙臂到靈巧手的八個模擬基準，以及真機實驗中維持頂尖水準。

架構由Hydra配置檔驅動，預設採用wan22 ti2v 5B作為影片骨幹，並搭配獨立的動作頭（如ActionDiT或共享動作骨幹），視覺編碼器則可在VAE、DINOv3、V-JEPA 2.1之間切換。基準測試覆蓋RoboTwin、LIBERO、LIBERO-plus、RoboCasa365、RoboCasa GR1、VLABench等主流環境，研究者可以直接用提供的評估客戶端跑對比。

  • 定位：開源研究棧，專門解決世界–動作模型設計選擇難以分離比較的問題
  • 核心貢獻：把生成骨幹、動作頭、視覺表示等模組化，並用控制實驗歸納出三條設計原則
  • 預訓練模型：OpenWAM-α基於約6,400小時第一人稱與機器人資料訓練，在八個模擬基準及真機均表現頂尖
  • 適用對象：機器人策略學習、世界模型研究團隊，以及需要可重現基準對比環境的從業者
  • 配套資源：模型已上傳Hugging Face，並提供完整的訓練、推論、部署腳本

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TANGO：人形機器人穿越凌亂房間，全靠語言指令

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TANGO 是一個讓人形機器人聽到自然語言指令後，自動調整手腳、軀幹與步態避開雜物的全身控制框架，可以理解成把機械人導航從「會走」升級成「會穿過沙發底下」。

TANGO architecture and data-generation pipeline.

如果叫一部人形機械人從客廳走到廚房，但途中堆滿紙箱、雜物、窄縫，一般導航演算法只懂「規劃路徑」，對它來說幾乎等於廢武功，因為雙腳、雙手、腰部其實要邊行邊配合地形郁動。TANGO（whole-body Vision-Language-Action model）正正為這種場景而設計：收到一句自然語言指令，加上前置與向下望的 RGB 影像後，模型直接輸出 29 個自由度（29-DoF）的全身關節角度，配合 6D 底盤旋轉表示，令機械人能夠一邊行、一邊擺手收腹避開障礙。

訓練數據全部來自模擬器，背後有一套名為 Plan-Edit-Track 的流水線：先用全局路徑規劃，再做全身逆向運動學（Kinematics）動作生成，接住用障礙感知編輯避開擺位，最後用強化學習追蹤確保動作真實做得出嚟。訓練集基於 VLNVerse 與 SAGE-3D 場景，再加入側向、貼地、頂部等多類障礙，務求貼近真實家居亂況。

TANGO💃🏻 Humanoid Navigation in Cluttered Environments with a Whole-Body Vision-Language-Action Model

模型結構本身亦幾講究：底層係一個 70 億參數（7B）的視覺語言骨幹，配搭一個用 flow-matching（流匹配）訓練嘅 MM-DiT（Multi-Modal Diffusion Transformer，多模態擴散 Transformer）動作專家，再加一個低階全身追蹤器負責即時執行。部署時 VLA（Vision-Language-Action，視覺語言動作）模型喺伺服器低頻運行，追蹤器喺機械人 onboard 高頻運行，做到實時反應。

實驗結果方面，TANGO 喺模擬與真機測試都提升咗語言導航表現，最重要係零樣本遷移（zero-shot transfer）直接落 Unitree G1（宇樹 G1）人形機械人，唔使額外真實數據再訓練。對研究 VLA、機器人導航或人形機械人部署嘅團隊嚟講，呢套 pipeline 連數據生成到模型結構都幾值得拆解。

重點摘要：
– 語言指令直接對應全身 29-DoF 動作，涵蓋手、軀幹、步態協調
– Plan-Edit-Track 流水線全模擬訓練，配合 VLNVerse 與 SAGE-3D 場景生成
– 採用 7B 視覺語言骨幹 + flow-matching MM-DiT 動作專家雙模組設計
– 伺服器跑 VLA、機械人 onboard 跑追蹤器，支援實時控制
– 零樣本遷移至 Unitree G1，無需真實訓練數據

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ComfyUI 眼睛方向 LoRA：用紅點指定角色視線

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呢個 LoRA 透過畫面上嘅紅點控制眼睛睇邊度，無論寫實、動漫定 CG 角色都適用。

喺生成角色圖像嘅時候，好多人會發現想控制眼睛視線方向係一件好頭痛嘅事：用 prompt 寫「望鏡頭」或「望向左邊」往往效果不穩定。Eric Venti Seeds 推出嘅 Eyes Direction LoRA，以 black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B 作為基礎模型，提供咗一個更直接嘅操作方式——只要喺畫面擺放一個紅點，眼睛就會自動望過去。

呢個 LoRA 嘅運作邏輯係參考圖像入面紅點嘅位置嚟決定瞳孔方向。紅點放喺正中間，雙眼就會望鏡頭，無視身體姿勢；紅點貼近畫面邊緣，視線就會偏向畫框外面。訓練時已包含人眼活動嘅物理極限，所以當紅點放喺「唔可能」嘅位置時，模型會將瞳孔隨機處理。LoRA 採用 MIT 授權，總檔案大小約 258 MB。

為了方便擺放紅點，作者額外開發咗 ComfyUI 專用嘅 Eyes Direction Control node，可以直接拖動紅點預覽效果。如果唔用 node，手動用 Photoshop 整張紅點圖都得。LoRA 同時保留咗原本瞳孔形狀同虹膜顏色，所以風格唔會走樣。

重點摘要

  • 基礎模型：black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B
  • 控制方式：以畫面紅點位置決定眼睛視線方向
  • 相容風格：寫實、動漫、CG、漫畫、油畫都適用
  • 配套工具：ComfyUI Eyes Direction Control node，可手動拖動紅點
  • 已知限制：動物眼睛效果差，極端頭部角度或異色瞳情況處理唔穩定

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Mask Forcing：雙重遮罩幫影片擴散模型

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Mask Forcing 針對自回歸影片擴散蒸餾中嘅模式塌縮問題，利用雙重雜訊遮罩嘅 rollout 策略，令學生模型分佈覆蓋更多教師模式，同時唔使額外影片資料或後訓練。

Mask Forcing pipeline

用 DMD（Distribution Matching Distillation）把雙向影片擴散模型蒸餾成自回歸（AR）學生模型時，影片往往出現過度飽和同過度平滑嘅情況，背後成因係 reverse-KL 目標嘅 mode-seeking 傾向，令學生分佈容易塌縮到教師模型嘅少數模式之上。Mask Forcing 嘅切入點正正係呢個矛盾：佢喺 AR 蒸餾嘅 self-rollout 過程中，沿空間同時間軸隨機遮罩、注入較乾淨嘅 token，藉此擾動 rollout 軌跡，令學生有機會探索教師分佈嘅更多區域。

呢個做法同時帶來兩個好處：擾動令 DMD 嘅學習訊號唔再局限於學生已經覆蓋嘅模式；而較乾淨嘅 token 亦可以作為引導，協助同一 chunk 入面較嘈雜嘅 token 去噪，等中間過渡更穩定，從而減少錯誤喺後續 denoising step 同 chunk 之間累積。整個方法唔需要真實影片監督、唔需要額外後訓練階段，亦唔會增加推論成本，純粹改動訓練期嘅 rollout。

Mask Forcing 屬於一種蒸餾增強策略，主要服務於想把 AR 影片生成做快、但又想避開 DMD 視覺質素下降嘅團隊，例如做實時或近實時影片生成嘅研究同產品線。佢同一般做法嘅取捨清晰：放棄模式集中所帶來嘅短期穩定，換取分佈多樣性同中間步預測嘅可靠性。

  • 針對 AR 影片擴散蒸餾中 DMD 嘅 mode-seeking 問題，用雙重雜訊遮罩擾動 rollout
  • 不需真實影片監督或額外後訓練階段，唔改動推論流程
  • 令學生分佈覆蓋更多教師模式，並以較乾淨 token 引導較嘈雜 token 去噪
  • 適用於追求實時影片生成、又想提升視覺質素嘅研究同產品場景

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MovieGrid 把長片拆成方格生成，解決多鏡頭一致性

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來自 UC Santa Cruz 等院校的 MovieGrid 框架，把長片拆成空間方格同步生成，目標是同時兼顧鏡頭內連續動作與跨鏡頭視覺一致性。

Repository image for jwmao1/moviegrid

MovieGrid 針對的痛點很直接：現有影片生成模型傾向犧牲多鏡頭敘事完整性來換取單鏡頭內的動作連貫，而傳統把整段故事沿時間軸壓縮的做法，更會加深這個偏差。

核心做法是把一段長影片切成分佈於空間方格上的短片段，每格只負責少量鏡頭與較短的時間跨度，從而降低單格需要建模的轉場數量；同時所有格子會被聯合生成，並透過 Grid Embedding、角色感知的 Story Prompt 以及 Grid Boundary Loss 來維持格與格之間的銜接。訓練時採用的 Noise-Free Random-Grid Training，會隨機保留部分格子作為乾淨視覺上下文，引導其餘格子的去噪過程。

項目以 Wan2.2-TI2V-5B 作為基座模型，並配搭自家構建的 MGLV 資料集——從 1,000 段長片萃取出 54K 條方格影片，每條都附有角色級故事標註。在等量 token 預算下，MovieGrid 在 1,616 幀長片裡可生成比 Temporal Packing 基線多 6.05 倍的鏡頭，並在自建基準上取得 0.9131 的鏡頭內一致性與 0.5914 的跨鏡頭一致性，分別優於 HoloCine 與 StoryMem。

目前已開源 16 格與 64 格的訓練與推理配置，以及對應的 MovieGrid-16、MovieGrid-64 LoRA 權重；環境需以 Python 3.10 搭配官方 Wan2.2 倉庫安裝。對需要批量產出多鏡頭短片、廣告分鏡或敘事預覽的團隊，這套框架提供了比單時間軸方案更可擴展的路徑，但生成品質仍受基座模型與資料規模所限，未來計劃加入 first frame 與 storyboard 條件控制。

重點摘要：
– 核心方法：將長片切成空間方格短片段並聯合生成，減輕每格時間跨度負擔。
– 關鍵機制：Grid Embedding、角色感知 Story Prompt、Grid Boundary Loss 與 Noise-Free Random-Grid Training。
– 基座與資料：基於 Wan2.2-TI2V-5B，配搭自建 MGLV 資料集共 54K 條方格影片。
– 開源狀態：已釋出 16 格與 64 格的推理配置、訓練代碼，以及對應 LoRA 權重。

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FireRedTTS3：廣東話與各地方言內容創作，覆蓋 24 種語言與 21 種方言

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FireRedTTS3 是把零樣本克隆、語音編輯、聲線設計整合進同一個模型的開源 TTS 項目，支援 24 種語言及 21 種中文方言，亦可純靠文字描述生成全新聲音。

做多語言配音或本地化短片時，最麻煩往往不是翻譯，而是要為每種語言找一個聽起來自然的聲線，又要顧及四川話、閩南話、上海話等方言差異。FireRedTTS3 想處理的就是這個矛盾：它是一個統一式的語音生成框架，把零樣本聲線克隆、語音編輯、以自然語言設計全新聲線三件事放在同一個模型裡，靠的是語義增強的連續語音表徵。

項目分兩個版本。FireRedTTS3-Base 主打多語言克隆，覆蓋 24 種語言（包括粵語在內）以及 21 種中文方言；FireRedTTS3-Instruct 則做到純文字驅動的聲線設計，不需參考音頻，只要描述性別、年齡、音色、語速等特徵，就能合成全新聲音，並且支援語義層與聲學層的自由形式編輯，例如改寫某段對話、調整語速或音量。

相對同類做法，它的差異在於把克隆、編輯、聲線設計整合成單一流程，而非各自獨立訓練模型。在 MiniMax-MLS-Test 上平均 WER/CER 約 3.754%、說話人相似度約 84.8%；在 Seed-TTS-eval 上克隆 WER/CER 約 3.04%、相似度約 78.8%，從公開數字看在多語言與中文方言任務都做到當前較高的水準。

本地配音、廣東話與各地方言內容創作、Podcast 或短影片自動化產出，以及需要快速原型不同聲線的產品團隊，都比較容易受惠。程式碼以 PyTorch 開源，模型已上架 Hugging Face 與 ModelScope，可透過 Python API 呼叫，亦提供 Instruct API 處理聲線設計與編輯。

重點摘要：

  • 多語言零樣本克隆：覆蓋 24 種語言及 21 種中文方言，包括粵語、四川話、上海話、福建話等。
  • 統一語音生成框架：把克隆、聲線設計、語音編輯整合在同一模型內，避免切換多套工具。
  • 純文字聲線設計：以自然語言描述性別、年齡、情緒等特徵即可合成全新聲音，無需參考音頻。
  • 自由形式語音編輯：支援語義層改寫（插入、刪除、替換）及聲學層調整（語速、音量、音調）。
  • 開源易取用：PyTorch 實作、Apache 2.0 授權，模型於 Hugging Face 與 ModelScope 提供下載。

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Perplexity 開源 Lily：Mac 本地推理專用提速引擎

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Perplexity 推出針對 Apple Silicon 與 Qwen3.6-35B-A3B 的本地推論引擎 Lily，繞過 PyTorch 與 MLX，以 Rust 和自訂 Metal kernels 改善預填充及解碼效率。

Repository image for perplexityai/pplx-garden

當大型模型開始負責處理 Mac 上的私人檔案與應用程式，本地推論速度就不再只是開發者實驗的指標。Perplexity 開源嘅 pplx-garden 入面，Lily 以工具項目形式處理 Apple Silicon 上 Qwen3.6-35B-A3B 的推論，目標係令提示詞處理及文字生成更快，並透過 OpenAI-compatible HTTP API 串接聊天流程。

Lily 唔似 MLX-LM 般追求支援多款模型，而係集中服務 Qwen3.6-35B-A3B：Rust runtime 負責載入 checkpoint、管理 session state 同生成迴圈，自訂 Metal kernels 就處理模型特定運算。呢種單一進程、模型與 runtime 共同協調嘅做法，減少通用 kernel 帶來嘅額外調度，亦避開 PyTorch 和 MLX execution path。

pplx-garden 不只是 Mac 本地推論工具。fabric-lib 提供 RDMA TransferEngine，同時涵蓋 P2P MoE dispatch 與 combine kernel；pplx-unigram 則係針對 Unigram tokenizer 嘅 CPU encoder。相關內容亦包括 trillion-parameter model 喺 AWS EFA 上嘅部署，以及 RL post-training 權重轉移、分離式 prefill 和 decode 等系統研究，顯示儲存庫涵蓋由裝置端推論到分散式 LLM infrastructure 嘅多個瓶頸。

適合需要喺 Mac 處理敏感資料、又希望保留本地生成能力嘅開發者及研究團隊；需要 RDMA、MoE 溝通或 tokenizer 優化嘅系統工程人員亦可參考相關元件。現有資料集中講述 Lily 分別量度 prefill throughput 同 decode throughput。

重點摘要：
– Lily 專為 Apple Silicon 與 Qwen3.6-35B-A3B 設計，支援 OpenAI-compatible HTTP API。
– 以 Rust runtime 配合自訂 Metal kernels，分開處理 prefill 同 decode。
– 不經 PyTorch 或 MLX execution path，代價係模型及硬件支援範圍較專門。
– fabric-lib 同 p2p-all-to-all 面向 RDMA、MoE dispatch 與 combine 等分散式推論問題。
– 效能應按裝置、上下文及生成負載實測，不能只依賴官方定位作比較。

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MiniMax H3 Director Studio：Windows 本地模型做 AI 影片前期製作

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Director Studio 是一個本地優先的前期製作工作空間，串接 Ollama 規劃鏡頭、ComfyUI 生成畫面，再交由 MiniMax H3 出片，特別適合想完全控制創作流程的獨立創作者。

Repository image for ai2764/Director-Studio

想在本地完成 AI 影片從構思到成片的整條前期流程，而不依賴雲端訂閱？Director Studio 正是針對這個需求的工作空間類工具。它把鏡頭規劃、可重用的視覺與語音資產管理、以及 MiniMax H3 Ref2AV 提示詞撰寫，整合在同一個介面內，最後透過 ComfyUI 與 MCP 協議生成圖像與影片。

與一般 ComfyUI 前端不同，它把「規劃 Agent」綁定在本地 Ollama 上運行，並與 ComfyUI 共享 VRAM，避免兩者搶顯存。用戶可以選擇全本地流程，亦能把 H3 影片交給官方 MiniMax API 處理，兼顧靈活與效能。內建的 typed asset library、演員與場景工作流、可編輯的 Picture/Audio 參考、以及六段式 H3 提示詞結構，讓鏡頭設計不再是憑感覺亂試。

Qwen3.8 27B Directs H3 | Director Studio Is Now Open Source

對於獨立創作者、小型製作團隊，或需要反覆迭代鏡頭分鏡的人，這套工作流省下了在不同工具間切換的成本。Windows 用戶只要安裝 Ollama、ComfyUI Desktop 與 Python 3.10+，再解壓官方 zip 即可透過 DirectorStudio.exe 啟動，所有資料儲存在執行檔旁的 data 目錄，方便升級前備份。

採用 FastAPI 後端配合 Vite + React 前端，規劃 LLM 透過 Ollama 執行，生成層則透過 ComfyUI MCP 串接。架構與擴展點已在 docs/ARCHITECTURE.md 說明，適合想自行修改管線的進階用戶。

需要注意，VRAM 是這套系統的瓶頸：Ollama 與 ComfyUI 需共享顯存，若要同時運行大型本地模型與高解像度影片工作流，硬體門檻不低。對於偏好全雲端、或無獨立顯卡的用戶，這套方案未必比 SaaS 工具方便。

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