UniAct

统一机器人动作表示,让具身模型跨场景即学即用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 12 🐛 待处理 3 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 246
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费信息。

项目预览

UniAct 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队2toinf
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费信息。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型embodied-ai,foundation-models,robotics,universal-actions,vision-language-action
GitHub 星标★ 246
上线时间2025-01-14 00:00:00
代码更新2025-11-06
仓库体积224.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

UniAct是CVPR 2025收录的官方实现,提出“通用动作”概念,旨在增强具身基础模型(如机器人操作模型)的能力。它解决的是具身智能中动作表示不统一、模型泛化性差的问题,通过设计一种通用的动作表示和训练策略,使模型能够跨不同机器人形态、任务和环境进行迁移学习。核心能力包括:将异构动作空间映射到统一表示,支持多任务联合训练,提升模型在未见场景下的零样本或小样本适应能力。项目提供完整的训练和推理代码,基于Python实现,适合研究者和开发者复现和扩展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 246

核心亮点

  • 提出通用动作表示,解决多机器人平台动作空间不一致的痛点
  • 在多个仿真和真实环境基准上验证了泛化性提升,有CVPR论文背书
  • 代码开源,提供训练和推理脚本,便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持有待完善
  • 依赖特定仿真环境,真实机器人部署门槛较高

适用场景

  • 机器人操作技能学习与迁移
  • 多机器人平台协同训练
  • 具身智能研究中的动作表示标准化

替代项目

RT-1、RT-2、Octo

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