2025年3月8日 · 25年2.4日，几个月前推出π0的公司Physical Intelligence (π)宣布正式开源π0及π0-FAST，如之前所介绍的，他们对用超过 10,000 小时的 机器人 数据进行了预训练. 该 GitHub 代码仓库「 π0及π0-FAST的GitHub地址： github.com/Physical-Intelligence/openpi」包括4个方面：简言之，就是π0本身的代码和权重、特定平台上特定任务的微调checkpoint、推理代码、微调代码. 本文接上一篇文章《π0源码剖析——从π0模型架构的实现 (如何基于PaLI-Gemma和扩散 …

2025年2月25日 · π0模型主要由一个语言模型transformer骨干组成。 遵循标准的后期融合视觉语言模型（VLM）方法 [3,11,30]，图像编码器将机器人的图像观测嵌入到与语言token相同的嵌入空间中. 且进一步通过特定于机器人学的输入和输出进行增强——即本体感觉状态和机器人动作「We further augment this backbone with robotics-specific inputs and outputs — namely,proprioceptive state and robot actions.」 π0使用条件流匹配 [28,32]来建模动作的连续分布。 流匹配为他们的 …

2025年3月6日 · Pi0是一个多模态扩散模型：继承自`BaseModel`，使用SigLIP处理视觉输入、使用Gemma处理语言输入，实现了基于扩散的动作生成系统，且包含`compute_loss`和`sample_actions`方法的实现

2025年2月9日 · 论文提出了一个通用机器人策略模型 π0，其核心思想是在预训练好的 视觉语言模型 （VLM）基础上添加一个“动作专家”（action expert），通过 流匹配 （flow matching）的方式生成连续的高频控制指令。 整个架构可以概括为： 利用 PaliGemma 等大规模预训练的 VLM，将图像和文本信息嵌入统一的表示空间，继承了互联网规模的语义知识和视觉信息提取能力。 论文中使用了来自 7 种不同机器人配置、68 个任务的大规模数据（总计约 10,000 小时），实现跨平台 …

This repo implements the pi0 model from Physical Intelligence (Pi) based on my knowledge of the paper. The model adopts a MoE-like architecture (or the recent MoT, each expert has its own set of parameters and only interacts through attention), and uses a pre-trained 3B PaliGemma VLM (2.291B to be fine-tuned) and a new set of action expert ...

2025年1月20日 · 一句话来说，π0是基于预训练的VLM模型增加了 action expert ，并结合了 flow matching 方法训练的自回归模型，能够直接输出模型的action chunk。 一些high lights： π0 使用 Flow Matching 来模拟 连续动作 的分布。 这使得模型能够精确控制高频率的灵巧任务，并具备多模态建模能力。 模型架构受到了 Transfusion 模型的启发。 Transfusion 模型 使用单个 Transformer 来处理多个目标，并通过流匹配损失来监督连续输出，通过交叉熵损失来监督离散 …

5 天之前 · 25年2.4日，几个月前推出π0的公司Physical Intelligence (π)宣布正式开源π0及π0-FAST，如之前所介绍的，他们对用超过 10,000 小时的机器人数据进行了预训练. 该GitHub代码仓库「 π0及π0-FAST的GitHub地址： github.com/Physical-Intelligence/openpi」包括4个方面：简言之，就是π0本身的代码和权重、特定平台上特定任务的微调checkpoint、推理代码、微调代码. 本文接上一篇文章《π0源码剖析——从π0模型架构的实现 (如何基于PaLI-Gemma和扩散策略去 …

2024年10月31日 · We propose a novel flow matching architecture built on top of a pre-trained vision-language model (VLM) to inherit Internet-scale semantic knowledge. We then discuss how this model can be trained on a large and diverse dataset from multiple dexterous robot platforms, including single-arm robots, dual-arm robots, and mobile manipulators.

2025年2月4日 · π0 (Pi-Zero) is a Vision-Language-Action (VLA) model, developed by the Physical Intelligence team designed for generalist robot control. It builds upon large-scale pretraining and flow matching-based action generation, enabling robots to perform dexterous manipulation tasks across different embodiments.

2025年1月8日 · π0模型主要由一个语言模型transformer骨干组成。 遵循标准的后期融合视觉语言模型（VLM）方法 [3,11,30]，图像编码器将机器人的图像观测嵌入到与语言token相同的嵌入空间中. 且进一步通过特定于机器人学的输入和输出进行增强——即本体感觉状态和机器人动作「We further augment this backbone with robotics-specific inputs and outputs — namely,proprioceptive state and robot actions.」 π0使用条件流匹配 [28,32]来建模动作的连续分布。 流匹配为他们的 …