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Show-Harness：VLM 極簡語意操縱機械臂

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

Show-Harness 把機械人控制壓縮成一組離散語意動作單位，讓視覺語言模型直接負責物理決策，省去針對特定硬件的預訓練與額外參數。

機械人領域一直有個尷尬落差：底層視覺語言模型（VLM）識睇識講，但要佢實際控制一隻機械臂，往往要再預訓練、加 VLA 頭或寫一大堆適配層。Show-Harness 嘗試用另一種方式切入──直接把動作壓縮成一組細粒度、離散的語意單位（例如 MV_FWD、GRASP、ROTATE_CW），由 VLM 逐個 token 推理，再交俾硬件專屬嘅 interpreter 去 deterministically 落地成實際機械動作。換句話，VLM 唔再需要理解「毫米」或「關節角度」，只需揀語意單位。

你可以用兩種方式跑：直接接駁前沿閉源 VLM 做 zero-shot 控制，又或者拎幾個 GPU 小時微調小型開源 VLM，產出每秒 12 至 33 Hz 嘅本地執行版本。Franka、AgileX Piper（單臂同雙臂）、ManiSkill、Isaac Lab 都共用同一套詞彙同一個 prompt，唔使逐隻 robot 寫 prompt。項目同時附帶 GUMI：一個瀏覽器內嘅 GUI 操作介面，等你可以用鍵盤滑鼠親身「玩」機械人收 demonstration，完全唔需要專業遙操作硬件。

• 極薄中介層：VLM 只負責揀語意 token，所有 metric 細節由 interpreter 處理，避免額外模型容量開支
• 跨硬件共用詞彙：Franka、AgileX、ManiSkill、Isaac Lab 共用同一套動作字典與 prompt
• 兩種部署路徑：前沿閉源 VLM zero-shot，又或者 LoRA 微調小型開源 VLM，本地即可執行
• GUMI 無硬件收數據：瀏覽器內 GUI 操作即收 demonstration，省去 teleoperation 設備
• 插件式消融設計：一個目錄、一個 boolean flag，閂咗就等同冇裝

相對於 π0.5 同 GR00T 呢類 VLA 路線，Show-Harness 嘅取捨偏向「interface 解耦」──唔再要求模型本身內化硬件物理量，而是把 metric 還返俾環境層解讀。對做具身研究、想快速換 embodiment 驗證嘅團隊，或者資源有限、要靠 LoRA 微調部署嘅實驗室都幾實用；研究 embodied agent 同 VLM 接駁嘅開發者都可以直接拎去試 prompt 同詞彙設計。

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MiniMax H3 首尾幀工作流：ComfyUI 一張面板切換三模式、輸出帶聲影片

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

這個 ComfyUI 工作流把 MiniMax H3 的首尾幀、Turbo LoRA、影片與音訊 VAE 全部封進子流程，外層直接選模型、改步數與時長，最後由 SaveVideo 輸出 24fps 的帶聲短片。

想用兩張圖片框住一段六秒帶聲音的影片，再順手在 ComfyUI 面板上換模型、改步數，這個工作流把這件事收得很緊。整套流程把 MiniMax H3 的基礎模型、Qwen3-VL 文本編碼器、影片與音訊 VAE，以及四步 Turbo LoRA 全部塞進一個子流程，常用參數留在外層，內層只負責解析度對齊 32 倍數、計算幀數、把影片與音訊解碼後合成輸出。

跟一般 ComfyUI 影片節點相比，它最直接的差異是「首尾幀可選」：上方節點接首幀、下方節點接尾幀，兩個都填就是首尾幀生成，只填首幀就退回傳統圖生視頻，兩個都跳過則變成純文生視頻，三種模式不用複製工作流，直接在同一張畫布切換。音訊方面也省事，音訊 VAE 跟影片 VAE 分開載入，輸出端靠 SaveVideo 一次寫入 mp4，不用再手動合成聲道。

部署門檻主要在三個地方：ComfyUI 要支援子圖功能、要額外安裝 ComfyUI-MiniMax-H3-Turbo 節點包以取得 MiniMaxH3TurboLoRA，以及 Hugging Face 上的五個權重檔案要放到對應的 diffusion_models、text_encoders、vae、loras 目錄。JSON 內只記錄檔名而非圖片本體，使用前要把首幀、尾幀重新上傳；工作流也沒有附帶顯存或速度數據，必須自己測試本地硬體夠不夠撐得起 int8 基礎模型加 Qwen3-VL 32B 文本編碼器。

對已經在跑 ComfyUI、又想試 MiniMax H3 首尾幀能力的人，這個工作流算是最低摩擦的入口：不用自己接駁一堆節點，也不用研究子流程內部的取樣細節，外部面板就涵蓋了模型選擇、步數、目標時長、種子、寬高比與百萬像素等設定。對只想快速驗證概念或做短影音素材的內容創作者，這種「拉進畫布、換圖、寫 prompt、執行」的流程會比從零搭建省下不少時間。

重點摘要

• 類型：ComfyUI 工作流 JSON，屬於模型整合與流程封裝類工具，目標是簡化 MiniMax H3 帶聲影片生成。
• 核心能力：首尾幀、首幀圖生視頻、文生視頻三種模式可切換，並內建音訊解碼與合成。
• 關鍵依賴：ComfyUI 需支援子圖，另需安裝 ComfyUI-MiniMax-H3-Turbo 節點包與五個 Hugging Face 模型檔案。
• 輸出規格：24fps，寬高自動對齊 32 倍數，時長與步數可在外層調整。
• 限制：未提供顯存峰值、速度與相容性測試，需自行驗證本地硬體；JSON 內只存圖檔名，圖片要重新上傳。

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PWM(Programmable World Model) 以世界模型驅動影片生成

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

AlayaLab 開源的 Programmable World Model 把世界狀態與畫面生成拆開管理，讓角色、事件與鏡頭外的物件都能被查詢、修改與驗證，不再只靠潛在影像記憶。

影片世界模型能夠即時渲染出像真的畫面，但畫面背後其實欠缺一部「世界引擎」——狀態藏在影像序列裡，難以檢查、編輯或驗證，鏡頭一轉，鏡頭外的角色與潛在事實就會被悄悄遺忘。AlayaLab 開源的 Programmable World Model（簡稱 PWM）正正針對這個痛點，把世界狀態的維護與視覺生成徹底解耦，由一個 state executor 負責推進世界狀態，再由 deterministic compiler 把以 state-augmented 3D OBB 描述的狀態投影成 pixel-aligned controls，最後才交給影片模型渲染畫面。

這個框架真正解決的問題，是讓世界「可被編程」。同一份世界狀態可以驅動任意鏡頭、任意視覺風格，角色即使離開畫面依然存在，事件具備不可逆性，亦可由規則觸發；使用者可以用類似 WASD 的方式操控，並預先以語言定義世界規則。一個 VLM-based agent 會讀取參考圖與開放式文字，自動寫出可執行的世界規格。

PWM 屬於框架類項目，定位接近研究原型。與 Genie 3、GameNGen 等同類做法相比，PWM 的取捨在於放棄純端到端的潛在表達，換取可查詢、可驗證、可長時序的狀態；對於遊戲開發者、需要可控互動世界的模擬研究者，以及想用程式化方式生成可控影片內容的團隊，這種顯式狀態設計明顯更貼近「世界引擎」的真正需求。

目前 PWM 已釋出技術報告，推理程式碼與預訓練權重尚未開源，因此暫時只能從紙面層面理解並等待官方補上權重。從架構看，這個方向對於追求可控性與持久性的應用場景會有明顯吸引力。

重點摘要：

• 狀態與畫面解耦：狀態由 executor 維護，畫面由影片模型渲染，互不綁定
• 可查詢、可驗證的世界事實：角色、事件與鏡頭外實體都能被檢查與修改
• 持久世界：鏡頭外的物件與潛在狀態不再被遺忘，長時序互動更可靠
• VLM agent 自動生成世界規格：以參考圖加文字描述即可寫出可執行的世界規則
• 尚待補完：推理程式碼與預訓練權重仍未釋出，目前以技術報告形式呈現

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RoboSPA 用 280 個難度變體幫你壓力測試

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

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。

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

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

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。

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

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

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。

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

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

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」。

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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anything2explainer：把任何主題變成科普影片

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

它不是 CLI，而是一套交給 AI 編碼 agent 用的方法包：從研究、旁白、字幕到分鏡，都用 Remotion 寫成 React 元件，產出可逐幀追溯的解說影片。

當你丟一個主題或一篇文件給它，系統會先做資料蒐集並標註來源，再寫旁白、生成 TTS 語音，並把時間軸對齊到逐個鏡頭。接著多個建構 agent 平行運作，每個負責一個 Remotion（React + TypeScript）元件，QC agent 再依書面標準審查每一幀。輸出是 1280×720 H.264 MP4，配上字幕、章節卡與進度條，全程沒有現成影片或生成式影像模型的痕跡。

這套流程對創作者的最大意義在於可追溯。每個鏡頭都有自己的原始碼、QC 報告與研究文件，螢幕上出現的年份、數字、英文術語都要對得到來源 URL；live-action B-roll 也強制記錄在 MANIFEST 裡，附上 sha256、來源與授權。這種「紙本文書鏈」對需要審核的場景——例如企業內訓教材或品牌內容——比多數 AI 影片工具更有交代。

在同類做法裡，它明顯偏向工程化交付而非即興 demo。Remotion 元件庫、燈光與樣式規格、多 agent 協作協議都以可複用資產形式提供，並用一段完整的參考影片作為品質基準。對會寫程式、需要大量長版講解影片但又受版權與準確性束縛的團隊——例如 SaaS 團隊做產品教學、研究單位做技術普及——會比較感受到它的價值。

限制同樣明顯：不是 CLI，必須搭配 Claude Code 或 Codex 這類 agent 環境；TTS 要自備並處理對齊；中英文以外語言未提及支援；整個流程壁鐘 1 到 3 小時，瓶頸在並行建構鏡頭的數量與長度。授權採 PolyForm Noncommercial，商用前要先看清楚。

重點摘要

• 全程程式碼繪製：用 Remotion 寫 React 元件產出每一幀，沒有生成式影片模型或現成素材。
• 可審核的紙本文書鏈：研究文件、旁白、分鏡、鏡頭原始碼、QC 報告全部保留。
• 多 agent 平行建構：研究、旁白、語音、分鏡後，由多個 agent 同時寫鏡頭元件，QC agent 再逐幀複查。
• 多語言旁白：支援中文與英文，TTS 需自備並做強制對齊。
• 非商業授權：採用 PolyForm Noncommercial，商用情境需自行評估。

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ComfyUI 眼睛方向 LoRA：用紅點指定角色視線

2026 年 9 月 10 日 Share to X Copy link

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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CosmoH2G 將人手示範轉成機械夾具軌跡

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CosmoH2G 針對旋轉、翻轉等複雜空間動作，把人手示範轉換成機械夾具可執行的軌跡；其資料集包含 6,189 組配對示範。

人手示範雖然直觀，但當動作包含旋轉、翻轉或複雜空間路徑時，機械夾具往往難以直接模仿。CosmoH2G 是一套面向機械人操作的資料集與基準方法，專門處理 hand-to-gripper transfer：研究團隊同步記錄人手和手持機械夾具的動作，建立可配對的 RGB-D、3D 物件點雲、手部網格及夾具動作資料。

資料集共有 6,189 個配對示範、涵蓋 1,254 件物件，規模足以支援複雜空間操作的研究。與只適合平面移動的做法相比，CosmoH2G 把重點放在細緻的手部姿勢和空間運動，並以手持夾具示範減少人與機械裝置之間的動作轉換落差。

方法分兩階段處理完整軌跡。Stage I 先預測起點和終點等稀疏關鍵幀，把複雜動作濃縮成較容易學習的目標；Stage II 再以關鍵幀為條件生成連續的夾具姿態序列。系統亦保留夾具姿態的學習結果，再利用抓取啟發式與運動學一致性修正位置，減少旋轉和翻轉過程中的累積偏差。

在模擬及真實機械人實驗中，能穩定轉移旋轉等複雜動作，並明顯勝過傳統基準。適合研究機械人模仿學習、操作資料集、3D 手部追蹤，以及需要處理非平面夾具運動的團隊。程式碼和資料集在項目網站標示為即將推出，現階段較適合先評估方法和收集流程，部署細節仍要等官方發佈。

• 6,189 組人手與夾具配對示範，涵蓋 1,254 件物件。
• 專注旋轉、翻轉和其他細緻空間軌跡，而非平面搬運。
• 兩階段先學關鍵幀，再生成完整連續動作。
• 以抓取啟發式和運動學一致性降低累積漂移。
• 適合機械人模仿學習、資料集研究及操作策略開發。

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