openpi holds open-source models and packages for robotics, published by the Physical Intelligence team.. Currently, this repo contains two types of models: the π₀ model, a flow-based diffusion vision-language-action model (VLA); the π₀-FAST model, an autoregressive VLA, based on the FAST action tokenizer.; For both models, we provide base model checkpoints, pre …

2025年2月25日 · 考虑到有朋友问：“感觉pi0特点是不是就是flow matching，有其他的论文也是这么做的吗”，SD3之类的我就不说了，我重点说下这两在机器人领域的其他应用. 4.1 用于多支撑操控的流匹配模仿学习 4.1.1 Flow Matching Imitation Learningfor Multi-Support Manipulation

2024年10月31日 · Robot learning holds tremendous promise to unlock the full potential of flexible, general, and dexterous robot systems, as well as to address some of the deepest questions in artificial intelligence. However, bringing robot learning to the level of generality required for effective real-world systems faces major obstacles in terms of data, generalization, and …

π0 网络结构. 在网络架构上， \\pi_0 借鉴了 Transfusion [2]的设计思想，能够同时处理图像、语言、机器人状态和动作的多模态输入输出。 图像和语言数据通过标准的VLM骨架（PaliGemma[3]）进行处理，而与机器人相关的动作和状态数据则通过专门设计的动作专家模块（Action expert）进行处理，确保机器人 ...

2025年3月8日 · 提供pi0_aloha_pen_uncap 配置作为示例，您应该参考根README以了解如何使用新配置运行训练 比如下面是 Libero 示例配置，可以根据自己的数据集进行修改： LiberoInputs和LiberoOutputs：定义从 Libero 环境到模型的数据映射，反之亦然——将用于训练和推理

2025年2月4日 · Pi0 pretrained model This repository contains the model described in π_0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control . See the Twitter thread and blog post for more info regarding its integration in LeRobot .

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2月9日 · 模型代码已开源 1. 模型架构与方法创新. π0 模型 的总体架构 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 …

2025年1月20日 · 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输出。

Implementation of π₀, the robotic foundation model architecture proposed by Physical Intelligence - lucidrains/pi-zero-pytorch